SLSystem（通称:AI電卓） 

機械学習とは

コンピュータが大量のデータから、自動的にパターンやルールを学習し、その学習結果に基づいて予測・分類・判断を行う技術である。

機械学習には、次のような学習技術が含まれている

• 教師あり学習：　人間が個々のデータに正解（教師値）を与えることにより作成されるモデル（データと教師値の間の関数）を自動構築し、予測が可能となる

• 教師無し学習：　正解データが与えることなく、データとデータの間の「距離」で、データを分類、セグメントする

• 強化学習：エージェント（Agent）が環境との「会話」により、自律的に最適な行動戦略を学習する

本紹介は、教師あり学習、強化学習、教師無し学習の順に、概要紹介および、AI電卓に実装されている機能を解説する

教師あり学習

連立方程式から解く方法は、与えられた学習データ（データと教師値のペア）とは完全一致するが、教師あり学習の目的は結果を未知なものを予測することにあり、学習データに完全一致したものは、必ずしも良いモデルとは限らない。生産現場は様々要因に影響を及ぼすので、同じ投入人数が必ずしも唯一の生産台数が得られるとは限らなく、誤差が生じるケースがしばしばです。また、学習データ数が多くなるに連れ、連立方程式を解く方法は明らかに非現実となる。

そこで、教師あり学習は、３つのステップをたどり、モデルを「近似的に」構築する方法を採用する。

AI電卓のルールの線形結合モデル

・参考資料

AI電卓技術概要

信頼区間付き予測

教師なし学習

入門知識

• （作成中）

AI電卓の教師なし学習

• 参考資料

ソフトクラスタリング

強化学習

入門知識

• （作成中）

AI電卓の強化学習

• （説明資料作成中）

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