下記のサイトを教材に学んでみることにしました。
◆TensorFlowとは何か？基礎の基礎をわかりやすく解説！
TensorFlowを始めるにあたり、機械学習や深層学習といった基礎知識は必要となります。
とありましたので、サイトの誘導どおりに読み進めます。
①【簡単入門】機械学習初心者がまず最初にやるべき5つのこと
1.まずは概要をつかむ
【10分でわかる】機械学習とは？どこよりもわかりやすく解説！
<なぜ機械学習が注目されるのか>
機械学習が注目される大きな理由として、「大量のデータから自動的に短時間で正確な結果を得ることができること」が挙げられます。
コンピューター自身の処理速度が上がり大規模なデータも扱えるようになったこと、低価格化が進んで扱いやすくなったことも理由の1つです。
<人工知能と機械学習の違い>
人工知能は、ざっくりいうと「人間の知能と同じ特徴を持つ複雑なマシンを構築すること」といえます。
機械学習は、その人工知能を実現するための方法の1つです。
機械学習とは「データから反復的に学習し、そこに潜むパターン（特徴）を見つけ出すこと」です
<機械学習について>
機械学習には大きく分けて3種類あります。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
の3種類です。
教師あり学習とは、あらかじめデータと特徴を紐付けておき、新しいデータがどこに分類されるかを予測する手法です。
問題（データ）と答え（特徴）を教えるということが、教師のような役割を果たしているので「教師あり学習」と呼ばれているのでしょう。
<教師あり学習>
教師あり学習は一般的に、「過去のデータから将来起こりそうな事象を予測すること」に使われます。
具体的には、「迷惑メールの判別」や「明日の天気や気温の予測」などで用いられています。
<教師なし学習>
教師なし学習とは、与えられたデータから規則性を発見して学ぶ手法です。
教師あり学習の場合は、あらかじめ正解を与えていましたが、教師なし学習はその答えを導き出すことを目的とします。
そのため、教師なし学習は、正解・不正解が存在しないのが最大の特徴です
具体例では、おすすめのメニューや商品を紹介する「レコメンド機能」や電子メールの分類などに使われています。
<強化学習>
強化学習は教師あり学習に似ています。
大きな違いは、教師あり学習では明確な「答え」を与えますが、強化学習では与えないことです。
強化学習では答えの代わりに、「行動」と「報酬」を与えます。
どのような行動をとれば報酬を最大でもらえるかということを学習していきます。
これは、分かりやすい例でいうと囲碁や将棋などのAIで利用されています。
行動を繰り返し、報酬が大きくなった行動に高いスコア、報酬がもらえなかった行動に低いスコアをつけていくことで、その場で最も効率がいい行動がとれるようになるというものです。
2.目的を見極める
3.入門コンテンツで学び始める
4.本で理解を深めていく
5.実際に手を動かしてみる
