データサイエンス

AI/データサイエンス

【機械学習】正規化とは何か? 標準化との違いは?

今回は、機械学習やディープラーニングで精度の高いモデルを作成する際に欠かせない、正規化について説明します。
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【機械学習】勾配降下法とは何か

今回は勾配降下法について説明します。勾配降下法とは、機械学習のモデルにおいて損失関数を最小とするような最適なパラメータを設定するためのアルゴリズムです。
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【機械学習】過学習とは何か

今回は機械学習における過学習(overfitting)について説明します。
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【機械学習】損失関数

機械学習ではいかにして最適なパラメータ(w)を見つけるかが重要です。今回は最適なパラメータを設定するために理解が不可欠な損失関数(=誤差関数)について説明します。
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【機械学習】最小二乗法

機械学習のパラメータの最適値を見つけるために必要な最小二乗法や平均二乗誤差(MSE)について解説します。
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機械学習とは何か

機械学習というのは機械が自ら学習する仕組みのことです。英語ではML(Machine Learning)とも呼ばれます。別の言い方をすると、データから学習して自動で改善していくモデルのことです。
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第3次AIブーム

今回は第3次AIブームについて詳しく解説します。
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PCR検査の陽性・陰性とは何か? – 検査や予測の精度について解説

今回は、新型コロナウィルスの万円以降よくメディアで聞くようになったPCR検査を例に、"精度"について解説します。
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AI・人工知能の問題

盛衰を繰り返してきた人工知能は、可能性だけでなく様々な問題も孕んでいます。今回はAI・人工知能の諸問題を紹介しています。
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オントロジーとは何か

前回第2次AIブームの記事の中で言及したオントロジーについて、詳しく解説します。
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