Machine Learning Framework

説明

Mathematica の機械学習フレームワークは、データ分析を主な目的としてフレームワークに統合された強力な機械学習アルゴリズムのコレクションです。

ファジー ロジックは、その主要な手法の 1 つです。このフレームワークにより、さまざまな機械学習アルゴリズムを組み合わせて 1 つの問題を解決できます。この異なるアルゴリズムの組み合わせにより、ユーザーはデータに対する予期しない洞察を得ることができます。

アルゴリズムは高度にパラメータ化可能です。このパラメータ化可能性を Mathematica の機械学習フレームワークの効率的なコア エンジンと組み合わせることで、ユーザは、パラメータ設定の変更と結果の調査を短いサイクルで、インタラクティブにデータを分析できます。

Mathematica の機械学習フレームワークは、統合して連携して新しい結果を生み出すことができる幅広い機械学習アルゴリズムをカバーしています。