機械学習 【第9回】ディープラーニングの基礎とCNNの仕組み（前編)
概要 最近では私たちの生活のあらゆる場面でAIが密接に関わっています。その中核技術であるディープラーニング（深層学習） は、私たちが日常的に行っている無意識的な行動を意識化し、具体的なモデルとして具現化することに成功しています。たとえば、画...
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機械学習 【第8回】教師なし学習の基本とラベルなきデータの可能性（後編）
後編の目標 現代のデータ分析では、特にテキストデータや高次元データの扱いが難しく、複雑なデータ構造の理解と分析が求められます。これらのデータから隠れたパターンや構造を見つけることは、ビジネスのインサイトや新たな発見を生み出すために不可欠です...
機械学習 【第6回】線形回帰とロジスティック回帰の実装と最急降下法の役割
第6回の目標 第6回では、線形回帰とロジスティック回帰の基本的な理論を理解し、これらのモデルを実際に実装する能力を身につけることを目指します。具体的な学習目標は以下の通りです。 線形回帰の理解 線形回帰の定義と数学的表現を理解し、特徴量とタ...
機械学習 【第5回】モデル評価と最適化（前編）
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...