０から学ぶAI– category –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの次元を削減する手法として主成分分析（PCA）について学びました。PCAを使うことで、データの複雑さを減らし、モデルの計算効率を高めることができましたね。 今回のテーマは、クラスタリングで...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの次元を減らすための手法である次元削減について学びました。次元削減は、データの複雑さを減らし、モデルの計算効率を高めるために非常に重要な手法です。今回は、その次元削減の具体的な方法で...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルに有用な特徴量を選び出す手法である特徴量選択について学びました。特徴量選択を行うことで、モデルが学習するデータの質を高め、より正確な予測を実現できるようになりましたね。今回は、データ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、カテゴリ変数を数値に変換する手法であるカテゴリ変数のエンコーディングについて学びました。エンコーディングを適切に行うことで、モデルの精度を向上させることができましたね。今回は、モデルの性能...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データのスケールを揃える方法である標準化と正規化について学びました。これらの手法を用いることで、モデルが各特徴量をバランスよく学習できるようになりましたね。今回は、データの中で文字情報を数...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データセットに含まれる異常な値をどのように検出し、処理するかを学びました。異常値を適切に処理することで、モデルの予測精度や信頼性を高めることができましたね。今回は、データをモデルがうまく学...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの欠損部分をどのように処理するかについて学びました。欠損値は、データセットにおいて避けられないものですが、それに適切に対処することで、モデルの精度を向上させることができます。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、データをモデルが学習しやすい形に整えるためのデータの前処理について学びました。このプロセスの中で、データセットに欠損値が含まれている場合、どのように対応するかが非常に重要です。今回は、この...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの性能を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学びました。データを複数に分割して評価することで、モデルの汎化性能を正確に測ることができましたね。今回は、AIや機械学習のモ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AIモデルの性能を測るための基準である評価指標について詳しく学びました。評価指標を使うことで、モデルがどれだけ正確に予測を行っているかを客観的に把握することができましたね。今回は、モデルの評...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの性能を最適化するために重要な要素であるハイパーパラメータについて詳しく学びました。ハイパーパラメータの設定と調整は、モデルの学習過程に直接影響を与えるため、その重要性を理解すること...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AIモデルの誤差に影響を与える二つの要因であるバイアスとバリアンスについて詳しく学びました。バイアスとバリアンスのバランスを適切に調整することで、モデルの精度や汎化性能を最適化することができ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AIモデルが未知のデータに対してどれだけ適応できるかを示す指標である汎化性能について詳しく学びました。汎化性能は、モデルの一般化能力を評価し、実際の運用環境でのパフォーマンスを向上させるため...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AIモデルがトレーニングデータに適合しすぎることで生じる過学習（オーバーフィッティング）について詳しく学びました。過学習は、モデルが新しいデータに対してうまく機能しなくなる大きな課題です。今...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AIにおける予測問題の二大カテゴリである分類と回帰について学びました。分類はデータをカテゴリに分ける手法であり、回帰は連続的な数値を予測する手法です。今回は、モデルが学習データに適合しすぎる...