予測モデルとは、入力データから結果を推定するための統計学的モデルのことです。例として、線形回帰モデルや一般化線形モデル、ニューラルネットワークモデルなどが挙げられます。
精度の高い予測モデルを構築するためには、データから特徴量を慎重に選定した上でモデルを構築し、定期的に評価して再学習することが重要となります。 予測モデルの実装においては、従来の機械学習の手法ではデータに潜むパターンやルールをコンピュータが学習できるように人間が特徴量を作成する必要がありました。近年登場した深層学習はコンピュータが入力データを解析して特徴量を自動的に抽出することが可能となっています。
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