数学 【第2回】確率統計と最適化手法による機械学習の深化
前回の振り返り 前回は、機械学習の基礎となる線形代数と微分積分について学びました。これらの数学的概念が、どのようにして機械学習アルゴリズムの設計や解析に活用されるのかを理解することができたと思います。 今回のテーマは「確率統計と最適化手法に...
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機械学習 【第5回】モデル評価と最適化（後編）
第5回の目標 第5回の目標は、機械学習モデルの評価と最適化に関する技術を深く理解し、実践的なスキルを身につけることです。具体的には、モデルの性能を正確に評価するための各種モデルの指標（精度、適合率、再現率、F1スコア、AUC-ROC曲線、平...
Web3 【Leyer2】L2技術とロールアップの仕組み （第１２回）
概要と目的 今回のブログでは、ブロックチェーンのスケーラビリティ問題に対する解決策として注目されているL2技術、特にロールアップ技術について詳しく解説します。 L2技術がどのようにしてトランザクション処理を効率化し、ガス代を劇的に削減するの...