Tag: AI用語集

機械学習やAI開発において欠かせない要素が「データセット（Data Set）」です。…

データセットとは？機械学習の基礎から種類・作り方までわかりやすく解説 Read More

機械学習において高い精度と安定性を兼ね備えた手法として人気なのが「ランダムフォレスト（Random Forest）」です。…

ランダムフォレストとは？仕組み・メリット・使いどころをわかりやすく解説 Read More

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