AI/データサイエンス 【機械学習】ロジスティック回帰とは何か
今回は機械学習の中の教師あり学習の分野における、ロジスティック回帰について解説します。ロジスティック回帰というのは、分類問題における確率を予測する統計手法です。分類問題には2値分類と多値分類がありますが、ロジスティック回帰は通常は2値分類に適用されます。2値分類というのは答えが2つの分類問題です。
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AI/データサイエンス 【機械学習】Optimizer(最適化関数) – SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adamとは何か
過去の記事で勾配降下法では大域的最適解に辿り着けない問題を紹介しました。今回はその解決手法であるOptimizer(最適化関数)について、SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adamを例に解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】バッチ学習とオンライン学習 – バッチ勾配降下法と確率的勾配降下法の違いは何か？
過去の記事で勾配降下法について解説しました。今回は、バッチ学習とオンライン学習を説明した上で、確率的勾配降下法、バッチ勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法を解説し、さらに関連事項としてバッチ正規化についても説明します。
AI/データサイエンス 【データサイエンス】主成分分析 (PCA) とは何か
主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)を解説します。主成分分析は次元削減ために用いられる統計的手法で、元のデータの中で最も大きな変動を捉える主成分(PC)と呼ばれる無相関の変数を新たに見つけることで、データセットの次元を小さくします。
AI/データサイエンス 【機械学習】協調フィルタリングとは何か
今回はAmazonやNetflixのレコメンド機能を支える手法である協調フィルタリングについて解説します。協調フィルタリングは人工知能の中心的な役割を担う機械学習の中の、教師なし学習にもカテゴライズされます。
AI/データサイエンス 【機械学習】クラスタリングとは何か
今回は、人工知能の中心的な役割を担う機械学習の中の教師なし学習の分野における、クラスタリングについて解説します。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】活性化関数
今回は、ディープラーニングを学習するうえで理解が不可欠な活性化関数について説明します。
AI/データサイエンス ディープラーニング(深層学習)とは何か
今回は機械学習の1分野であるディープラーニングについて、その概要を解説します。過去の記事でも紹介した通り、ディープラーニング(深層学習)とは、ニューラルネットワークを活用した機械学習の手法です。そして機械学習というのは、AI・人工知能の一部です。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】多層パーセプトロン
機械学習のモデルを過去にいくつか紹介しましたが、その中で単層のパーセプトロンについても解説しました。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】ニューラルネットワークとは何か
今回はディープラーニングの根幹である、ニューラルネットワークとは何かについて説明します。