機械学習
この分野の概要データ駆動型のアプリケーションはあらゆる分野（市場分析，農業，ヘルスケア，輸送ネットワーク等）で使われており，パターンを分析し，現実世界の測定値の相関関係を活用することで，データからアプリケーションを作成するという目的のために，機械学習アルゴリズムが開発されてきた． Wolfram言語は，分類，回帰，クラスタリングおよび他の多くの操作を実行するための完全に自動化され高度にカスタマイズ可能な機械学習機能を提供する．従来の方法は強力で記号処理的な深層学習フレームワークと，画像，動画，テキスト，音声等の多様なデータタイプに特化したパイプラインによって補完される．
教師あり機械学習 »
Predict — データから値を予測する
Classify — データをカテゴリに分類する
ActivePrediction ▪ SequencePredict ▪ Nearest ▪ FindFit ▪ ...
教師なし機械学習 »
FindClusters — データをクラスタに分ける
FeatureExtraction — データから特徴を抽出する方法を見付ける
FeatureSpacePlot — 次元削減した特徴空間でデータを可視化する
FeatureImpactPlot — モデルの結果に対して入力特徴の影響を可視化する
AnomalyDetection ▪ DimensionReduction ▪ MissingValueSynthesis ▪ ...
大規模言語モデルの機能 »
LLMFunction — 大規模言語モデルプロンプト用のテンプレートを表す
LLMSynthesize — 指示に従うテキストを生成する
ImageSynthesize — テキストのプロンプトから画像を生成する
ChatObject ▪ LLMPrompt ▪ LLMTool ▪ LLMConfiguration ▪ ...
ニューラルネットワーク »
NetModel — Wolfram Neural Net Repositoryから訓練済みモデルと訓練済みでないモデルにアクセスする
NetTrain — CPU，GPU等で任意のニューラルネットワークを訓練する
NetGraph ▪ LinearLayer ▪ ConvolutionLayer ▪ AttentionLayer ▪ ...
コンピュータビジョン »
ImageIdentify — 画像の中の物体を認識する
ImageCases ▪ FindFaces ▪ TextRecognize ▪ ImageGraphics ▪ ...
自然言語処理 »
TextSummarize — 自動的にさまざまな種類の要約を作成
LanguageIdentify ▪ TextStructure ▪ TextCases ▪ ...
音声計算 »
SpeechRecognize — 音声をテキストにする
AudioIdentify ▪ SpeechCases ▪ SpeakerMatchQ ▪ PitchRecognize