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【０から学ぶAI】第173回：ドロップアウトの詳細
前回の振り返り：正則化 前回の記事では、正則化（Regularization）の重要性について説明しました。L1正則化やL2正則化は、モデルの複雑さを抑制し、過学習を防ぐための手法です。これにより、モデルは訓練データに過度に適合することを避け、新しいデータ... -
【０から学ぶAI】第174回：バッチ正規化の再確認
前回の振り返り：ドロップアウト 前回の記事では、ドロップアウト（Dropout）について詳しく解説しました。ドロップアウトは、ニューラルネットワークの学習中に一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐための手法です。これにより、特定のニ... -
【０から学ぶAI】第175回：アンサンブル学習による性能向上
前回の振り返り：バッチ正規化 前回の記事では、バッチ正規化（Batch Normalization）について解説しました。バッチ正規化は、ニューラルネットワークの各層におけるデータの分布を正規化することで、学習を安定させ、モデルの収束を速める手法でした。こ... -
【０から学ぶAI】第176回：スタッキング
前回の振り返り：アンサンブル学習による性能向上 前回は、アンサンブル学習（Ensemble Learning）について説明しました。アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、個々のモデルでは達成できない高い精度を実現する手法です。特に、バギン... -
【０から学ぶAI】第177回：モデルの軽量化と高速化
前回の振り返り：スタッキング 前回は、スタッキング（Stacking）について解説しました。スタッキングは、異なる種類のモデルを組み合わせ、最終的にメタモデルによって最適な予測を行うアンサンブル学習の手法です。これにより、個々のモデルでは得られな... -
【０から学ぶAI】第161回：決定係数（R²）
前回の振り返り：平均絶対誤差（MAE） 前回の記事では、平均絶対誤差（MAE）について解説しました。MAEは、予測値と実際の値の誤差の絶対値の平均を計算する指標で、外れ値に対して敏感ではないため、全体的な誤差のバランスを評価する際に適しています。... -
【０から学ぶAI】第163回：バリデーションセットの活用
前回の振り返り：学習曲線の分析 前回は、学習曲線を使って、モデルの訓練過程を視覚的に評価する方法について解説しました。学習曲線は、訓練誤差と検証誤差の変化をプロットすることで、過学習や未学習の兆候を把握し、モデルが適切に学習しているかを確... -
【０から学ぶAI】第164回：クロスバリデーションの詳細
前回の振り返り：バリデーションセットの活用 前回の記事では、バリデーションセットを使ってモデルの汎化性能を評価する方法について解説しました。バリデーションセットは、訓練データに対して過学習しないように調整し、モデルの適切なハイパーパラメー... -
【０から学ぶAI】第165回：ハイパーパラメータとは
前回の振り返り：クロスバリデーションの詳細 前回の記事では、モデルの汎化性能を高精度に評価するための手法であるクロスバリデーションについて解説しました。特に、データセットをK個に分割して評価するK分割交差検証や、クラス不均衡なデータセットに... -
【０から学ぶAI】第166回：ハイパーパラメータチューニングの重要性
前回の振り返り：ハイパーパラメータとは 前回の記事では、モデルの学習過程に大きく影響を与える設定値であるハイパーパラメータについて解説しました。ハイパーパラメータには、学習率やバッチサイズ、エポック数、正則化パラメータなどがあり、これらは... -
【０から学ぶAI】第167回：グリッドサーチ
前回の振り返り：ハイパーパラメータチューニングの重要性 前回の記事では、ハイパーパラメータチューニングの重要性について解説しました。ハイパーパラメータは、モデルの性能を大きく左右する設定値であり、正しい値を設定することで、モデルの汎化性能... -
【０から学ぶAI】第168回：ランダムサーチ
前回の振り返り：グリッドサーチ 前回の記事では、すべてのハイパーパラメータの組み合わせを網羅的に試す手法であるグリッドサーチ（Grid Search）について解説しました。グリッドサーチは、最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけるために非常に... -
【０から学ぶAI】第169回：ベイズ最適化
前回の振り返り：ランダムサーチ 前回の記事では、ハイパーパラメータの最適化手法としてランダムサーチ（Random Search）を紹介しました。ランダムサーチは、ハイパーパラメータのすべての組み合わせを試すわけではなく、無作為に選んだ一部の組み合わせ... -
【０から学ぶAI】第170回：早期停止（Early Stopping）
前回の振り返り：ベイズ最適化 前回は、ベイズ最適化（Bayesian Optimization）について解説しました。ベイズ最適化は、探索の効率を高める手法で、これまでの試行結果を活用しながら次に最も有望なハイパーパラメータを選ぶというものです。これにより、... -
【０から学ぶAI】第162回：学習曲線の分析
前回の振り返り：決定係数（R²） 前回の記事では、決定係数（R²）について解説しました。R²は、回帰モデルがデータのばらつきをどれだけ説明できるかを示す指標で、0から1の範囲で表されます。R²が1に近いほど、モデルの説明力が高いことを意味し、モデル...
