データから法則を導き出し、結果を予測し、サービス内容を適正化するデータサイエンスの技術。そうした技術の基本となるのが「機械学習」である。概論IIでは、概論Iの「回帰」に続き、「識別」、「次元圧縮」と「クラスタリング」を取り上げる。第４回は次元圧縮とクラスタリングを中心に、これまで学んだことを踏まえ、機械学習の拡張性について理解する。
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