基礎知識 ランダムフォレスト(Random forest)とは?機械学習モデルを分かりやすく解説!!
基礎知識
人工知能分野の問題フレーム問題とは？AIが解けない超難問
この記事を読んで分かること フレーム問題とは何か フレーム問題の具体例 フレーム問題とは フレーム問題とは、 今からしようとしていることに関係のあることがらだけを選び出すことが，実は非常に難しい ...
基礎知識GBDT(勾配ブースティング木)とは？図解で分かりやすく説明
この記事を読んで分かること GBDT(勾配ブースティング木)とは何か GBDTの特徴 GBDTのライブラリ GBDT(勾配ブースティング木)とは GBDT(勾配ブースティング木)とは、 ...
基礎知識アンサンブル学習とは？バギング、ブースティング、ブースティングを図で解説
この記事を読んで分かること アンサンブル学習とは何か バギングとは何か ブースティングとは何か スタッキングとは何か アンサンブル学習とは アンサンブル学習とは、 複数のモデルを組み...
基礎知識決定木とは？不純度の計算も分かりやすく解説
この記事を読んで分かること 決定木とは何か 決定木のアルゴリズム ジニ不純度の計算方法 決定木とは 決定木とは、 条件分岐によって問題を解く機械学習の手法 です。 ...
基礎知識機械学習手法の選び方!!教師ありモデルの実践的チャート付
機械学習の手法には様々なものがありますが、初学習者にはどの手法を使えばよいか分からないと思います。 状況に応じて臨機応変に選ぶというのが正しいのですが、それだと元も子もないのである程度の指針をまとめました。 ...
人工知能をめぐる動向シンギュラリティ（技術的特異点）とは?専門家はどう考えているのか
シンギュラリティ（技術的特異点）とは シンギュラリティ（技術的特異点）とは、 人工知能(AI)が人間を超えて文明の主役に取って代わるタイミング のことです。 極端に言うとロボットに人類が滅ぼされたり、ロボットの命令に従って人間が...
基礎知識kNN(k-Nearest Neighbor method)とは?k近傍法を分かりやすく解説!!
kNN(k-Nearest Neighbor method)とは? kNN(k-Nearest Neighbor method)は、覚えたデータを利用するというモデルです。 「学習データでパラメータの最適化を行う」という過程はな...
基礎知識ランダムフォレスト(Random forest)とは?機械学習モデルを分かりやすく解説!!
ランダムフォレスト(Random forest)とは? ランダムフォレストは、決定木を複数個利用し、多数決を取って予測するモデルです。 ランダムフォレストは分類と回帰のどちらの問題にも利用することができます。 言葉...
基礎知識ナイーブベイズ( Naive Bayes)とは?確率に基づいて分類する手法!!
ナイーブベイズ( Naive Bayes)とは? ナイーブベイズは確率に基づいて予測を行うモデルで、ベイズの定理の考え方をもとにしたアルゴリズムとなっています。 ナイーブベイズは分類に問題にも利用することができます。 スパ...
人工知能(AI)とはAI(人工知能)とは? 5分で分かりやすく図解で解説
この記事を読んで分かること AI(Artificial Intelligence)とは何か 現在のAI業界の動向 AI業界の抱える問題 AI(Artificial Intelligence)とは? AI...