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学習と推論
読み方 : がくしゅうとすいろん
正式名称 : 学習と推論 (Learning and Inference)
学習と推論 (Learning and Inference)とは
学習と推論は、機械学習 (ML) や人工知能 (AI) の核心的な概念です。学習は、モデルがデータからパターンや規則を識別し、知識を獲得するプロセスを指します。これにより、モデルは新しいデータに対して適切な出力を生成できるようになります。
一方、推論は、学習した知識を基に、新しいデータに対して予測や判断を行うプロセスです。推論の段階では、モデルが未見のデータを処理し、適切な結果を導き出します。たとえば、画像認識モデルが新しい画像を分析し、その内容を分類することが推論にあたります。
学習と推論は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法で実行されます。モデルの性能を向上させるためには、十分なデータと適切なアルゴリズムが必要です。また、学習の品質は推論の精度に直接影響を与えるため、両者のプロセスは密接に関連しています。
このように、学習と推論は、AIシステムが実世界の問題を解決するための基本的なメカニズムであり、さまざまなアプリケーションで重要な役割を果たしています。
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