AI用語集

機械学習の中でも、直感的に理解しやすい手法として知られているのが「決定木（Decision Tree）」です。…

決定木とは？仕組み・種類・メリットとデメリットをわかりやすく解説【初心者向け】 Read More

機械学習において、単純な直線では分けられない複雑なデータをどう扱うかは重要な課題です。

その解決策として広く使われているのが「カーネル法（Kernel …

カーネル法とは？SVMで非線形データを扱う仕組みとカーネルトリックを徹底解説 Read More

機械学習、とくに分類問題において重要な概念の一つが「マージン最大化（margin maximization）」です。…

マージン最大化とは？SVMの精度を高める重要な考え方をわかりやすく解説 Read More

機械学習の代表的なアルゴリズムの一つに「SVM（Support Vector …

SVM（サポートベクターマシン）とは？仕組み・特徴・メリットと注意点をわかりやすく解説 Read More

機械学習や統計分析では、「どのモデルが最適か」を判断することが重要です。

しかし、精度だけを追求すると、データに過剰に適合した“使えないモデル”を選んでしまうことがあります。…

BIC（ベイズ情報量規準）とは？AICとの違いとモデル選択のポイントを解説 Read More

機械学習や統計分析では、「どのモデルが最も良いのか」を判断することが重要です。

しかし、単純に精度が高いモデルを選べばよいとは限りません。複雑すぎるモデルは、かえって実用性を損なうことがあります。…

AIC（赤池情報量規準）とは？モデル選択で重要な考え方と使い方をわかりやすく解説 Read More

AIや機械学習の分野では、モデルの精度だけでなく「シンプルさ」も重要な評価軸になります。

その考え方の背景にあるのが、哲学的原則として知られる**オッカムの剃刀（Occam’s …

オッカムの剃刀とは？AI・データ分析に活きる「シンプル思考」の本質を解説 Read More

機械学習やAIによる予測モデルの評価では、「どれくらいズレているか」だけでなく、どれくらいの割合でズレているか…

MAPE（平均絶対パーセント誤差）とは？意味・計算方法・MAEやMSEとの違いを解説 Read More

機械学習やAIの回帰モデル（数値を予測するモデル）では、「どれだけ予測が外れているか」を評価することが重要です。

その代表的な指標のひとつが**平均二乗誤差（MSE：Mean …

平均二乗誤差（MSE）とは？計算方法・意味・RMSEとの違いをわかりやすく解説 Read More

機械学習やAIで「どれくらい予測が当たっているのか」を評価する際に欠かせないのが誤差指標です。

その中でも、最もシンプルで直感的に理解しやすい指標が**平均絶対誤差（MAE：Mean …

平均絶対誤差（MAE）とは？意味・計算方法・他指標との違いをやさしく解説 Read More