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能動学習(のうどうがくしゅう、英: active learning)は、機械学習の学習手法の一種であり、学習アルゴリズムがそのユーザや他の情報源に対話的に問い合わせることで、学習に有用なデータを優先して選択・生成し、ラベル付けを行うものである。能動学習の詳細な問題設定は多岐に渡り、プールベース能動学習などがある。
ラベルのインフォメーションが不足の場合は半教師あり学習である。 教師なし学習 入力のみ(ラベルなしの例)からモデルを構築する。データマイニングや自己符号化器なども参照。 強化学習 周囲の環境を観測することでどう行動すべきかを学習する。行動によって必ず環境に影響を及ぼし、環境から報酬という形でフィードバックを得ることで学習アルゴリズムのガイドとする。例えばQ学習がある
〔function〕
(1)まなびおさめること。 勉強すること。
学問をまなぶこと。
を重んじることが重要だ。 工夫の原則 問題解決のための正解は1つにかぎらない。ブレーン・ストーミングなどを使って、学習者の創意工夫、自由な発想を引き出すことで、新たな発見や革新が促される。一人で抱えていては解決しなかった問題が、共有し衆知を集めることで解決に導かれることも多い。
練習機(れんしゅうき、英:Trainer)とは、操縦士の操縦訓練に使用される航空機のことである。訓練機とも呼ばれる。 自社養成を行う航空会社や民間のフライトスクール、軍の訓練部隊などで利用される。 航空機が登場した当初は実用機との兼用だったが、1910年頃からNieuport 10やCaudron G
{\displaystyle {\boldsymbol {v}}(i)} とスカラ重み w ( i ) {\displaystyle w(i)} を計算し、系列全長にわたって重み付け和したものがアテンションである。系列の特定時刻に大きな重みを置くことを動物における注意に例えてアテンションと名付けられた。アテンション