統計・機械学習

G検定対策

記憶する用語まとめ用語説明正則化モデルのパラメータの二乗和を最小になるように学習するL1正則化であるLasso正則化と、L2正則化であるRidge正則化の二種類が存在する。L1正則化を使用する […]

過学習とは機械学習で学習させすぎて、訓練データでは正解率が高いが、訓練データ以外だと正解率が下がってしまう事です。つまり、訓練データだけに最適化されてしまい、汎用性がなくなる事です。特にニューラ […]

CPUとGPUのコンピューターでの役割まず、CPUはCentral Processing Unit、GPUはGraphics Processing Unitの略です。 CPUとGPUはコンピューター […]

サポートベクターマシン(SVM)とは SVM（Support Vector Machine）と言われる教師あり学習のアルゴリズムの1つで、「分類」、「回帰」の両方に利用可能です。これは高速で、少ない […]

データのテスト方法機械学習におけるデータのテスト方法の１つに「ホールドアウト法」「交差検証法」というものがあります。今回はその違いを理解していきたいと思います。ホールドアウト法（h […]

AIに関する検定 AI検定という名前の検定はありませんが、AI関係の検定として、ジェネラリスト向けはG検定、エンジニア向けはE資格というものがあります。今回はどのような検定かみていきたいと思います！ […]

スケーリングとは例えば、体重、身長、年齢などの複数の異なる単位をそのまま扱ってしまうと尺度が異なってしまいます！それによりうまく学習できない場合があります。そこでデータをある基準に沿って変換し尺 […]

機械学習をする前に機械学習では色々なデータから、予測や分類ができるようになります。しかし、機会学習の前にデータに問題に問題があれば、どのような対応が必要なのでしょうか？それが今回お話するデータの […]

アンサンブル学習アンサンブル学習は英語では、ensemble learningです。これは日本語でいうと合奏を意味します。このイメージは１人の意見だけでなく、多数決などで多くの人の意見を取り入れ […]

分類の指標機械学習の分類（クラスタリング）において、「十分な精度で学習できているか」をどのように判定するできるのでしょうか？それは、評価指標として、正解率、適合率、再現率、F値を使用されます。今 […]