機械学習の主要アルゴリズム（31～60）– 機械学習でよく使われるアルゴリズムの仕組みを理解します。 –

機械学習の世界へ：アルゴリズムの多様性と適用の重要性 第2章では、機械学習における主要なアルゴリズムについて詳細に学びました。この章の目的は、機械学習の核となるアルゴリズムの働きを理解し、データの性質やタスクに応じた適切な手法を選ぶスキル...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、分類問題におけるモデルの性能を評価するための指標として、精度、再現率、F1スコアなどを学びました。これらの指標は、予測結果がカテゴリに分類される場合に使われますが、今回は回帰問題における評価...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ハイパーパラメータの探索手法として広く用いられているグリッドサーチとランダムサーチについて解説しました。これらの手法を使って、モデルの最適なパラメータ設定を見つける方法を学びました。今回は...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ハイパーパラメータチューニングについて学びました。ハイパーパラメータは、モデルの性能を最大限に引き出すために調整する必要がある要素であり、その設定次第で結果が大きく異なることがあります。 ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの信頼性を高めるための評価手法である交差検証について学びました。交差検証を使うことで、モデルが新しいデータにどれだけ対応できるかを客観的に評価することができます。今回は、その評価を基...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの過学習を防ぐための手法として正則化（L1、L2正則化など）について解説しました。正則化は、モデルがトレーニングデータに過度に適合するのを防ぎ、一般化能力を高めるために重要な役割を果たし...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルがデータに適合しすぎることを防ぐための手法である過学習の防止について詳しく解説しました。過学習は、モデルが訓練データに過度に適応し、未知のデータに対する汎用性を失う現象です。今回は、...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、ニューラルネットワークにおける活性化関数について学びました。活性化関数は、各ニューロンがどの程度活性化するか、つまり出力を決定する重要な役割を果たします。今回は、モデルがどの程度正確な予測を行っている...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、エポックとバッチサイズという、モデル学習の単位やデータの扱い方について学びました。エポックとバッチサイズの適切な設定は、モデルの学習効率や収束速度に大きく影響を与える要素であり、特に大規模...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの学習速度に関わる重要な要素である学習率について解説しました。学習率を適切に設定することで、モデルの収束を早めたり、学習の精度を向上させることができます。今回は、機械学習の学習プロセ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AIのモデル学習において非常に重要な役割を果たす確率的勾配降下法（SGD）について学びました。SGDは、大規模データセットに対して効率的にパラメータの最適化を行う手法であり、特にオンライン学習やリ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、最適なパラメータを見つけるための基本的なアルゴリズムである勾配降下法（Gradient Descent）について学びました。勾配降下法は、モデルのパラメータを更新し、損失関数の最小値に向かって学習を進める...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの誤差を測定するために使われる損失関数について詳しく解説しました。損失関数は、モデルの予測精度を評価する指標であり、この損失を最小化することが、モデルの学習プロセスの目標です。今回は...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ニューラルネットワークの基本単位であるパーセプトロンについて学びました。パーセプトロンは、重み付きの入力データを処理し、出力を決定するシンプルなモデルです。しかし、パーセプトロン単体では線...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ニューラルネットワークの基礎について学びました。ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層からなる階層構造を持ち、脳の神経回路を模倣して情報処理を行います。今回は、そのニューラルネッ...