RNN（再帰型ニューラルネットワーク）とは
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）とは、過去の情報を記憶しながら学習できるディープラーニングモデルのことです。
通常のAIモデルは、その時点のデータだけを扱いますが、RNNは前の情報を保持して利用できるため、時間の流れが関係するデータの分析に強い特徴があります。…
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ファインチューニングとは
ファインチューニングとは、すでに学習済みのAIモデルに追加学習を行い、特定の目的に合わせて性能を調整することです。
最初からAIを作るのではなく、既存のモデルを活用して必要な部分だけを学習させるため、効率よく高性能なAIを作れる特徴があります。…
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過学習とは
過学習とは、AIや機械学習のモデルが、学習用データを覚え込みすぎてしまう状態のことです。
訓練データでは高い精度を出せても、初めて見るデータに対しては正しく予測できなくなります。…
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ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークとは、人間や動物の脳の神経回路の仕組みをまねして作られた数学モデルのことです。たくさんの情報をつなげながら学習することで、画像認識や音声認識などを行えるようになります。…
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グラフ理論とは
グラフ理論とは、点と線を使って物事のつながりを表し、その関係を分析する数学の考え方です。
ここでいう「グラフ」は、棒グラフや円グラフではなく、「点」と「線」で構成される図を指します。…
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回帰分析とは
回帰分析とは、原因となるデータと結果となるデータの関係を分析し、予測に役立てる統計手法です。
説明変数と目的変数の関係を数式で表し、「どのような要因が結果に影響するのか」を調べます。…
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尺度水準とは
尺度水準とは、データをどのような性質で分類するかを表す考え方です。
統計やデータ分析では、データの種類によって使える分析方法が変わるため、尺度水準を理解することが重要です。…
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最適化問題とは
最適化問題とは、決められた条件の中で、最も良い結果を求める問題のことです。
例えば、「コストをできるだけ安くする」「利益を最大にする」など、ある目的を達成するために最適な答えを探します。…
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