AI 人工知能でよく使われるアルゴリズム

一般的に使われている機械学習のアルゴリズムには次のようなものがあります。1. ロジスティック回帰（Logistic Regression）：2クラス分類タスクに使用され、線形回帰モデルによって入力データを確率値にマッピングします。2. 決定木（Decision Tree）：木構造を使用してデータを分類または回帰します。3. サポートベクターマシン（Support Vector Machine）：分類および回帰問題に使用され、最適な超平面を見つけてデータを分離します。4. ランダムフォレスト（Random Forest）：複数の決定木をベースにした統合学習アルゴリズムで、分類および回帰問題に使用されます。5. K近傍法（K-Nearest Neighbors）：データ間の距離を測定することで、新しいデータを最も近いK個の近傍の多数のカテゴリに分類します。6. ナイーブベイズ（Naive Bayes）：ベイズの定理に基づいており、分類問題に使用され、特徴が相互に独立していることを仮定しています。7. ニューラルネットワーク（Neural Networks）：複数のニューロン層を組み合わせることで、生物学的ニューラルネットワークをモデル化したモデルを構築し、分類および回帰問題に使用します。8. 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）：自然選択をモデル化することで、進化的な方法で最適解を探索し、最適化問題に使用します。9. 主成分分析（Principal Component Analysis）：データの次元を削減するために使用され、線形変換によって高次元のデータを低次元の空間にマッピングします。10. クラスター分析（Clustering）：データを異なるグループに分割するために使用され、K平均法、階層的クラスター法などのアルゴリズムがよく使用されます。