はじめに 先日、G検定の試験を受けてきました。 G検定とは 日本ディープラーニング協会 が実施している、「AI・ディープラーニングをビジネス活用するための基礎知識」を問う試験です。 簡単にいうと、 AIの仕組みを理解しているか AIで何ができて何が苦手か理解しているか...

はじめに G検定の勉強をしていると、「教師なし学習って何？」「用語が多すぎて整理できない…」 となることがあると思います。 私自身も最初は、 クラスタリング PCA t-SNE 協調フィルタリング LDA などが一気に出てきて、「全部バラバラに見えて何が何だかわからな...

はじめに 強化学習のパートで用語が多かったり、関係がわからないなどで混乱したので自分なりに整理をしてみました。 🎯 強化学習って何をしているの？ まず一番大事なところ。 👉 「どう行動すれば一番得か？」を学ぶのが強化学習 例えば： ゲーム → 勝つ行動を覚える ロボッ...

はじめに 今回は、基本となる決定木と、それを応用した「チーム戦（アンサンブル学習）」の代表的な手法について、イメージ図を交えて整理します。 1. 決定木 (Decision Tree)：基本の条件分岐 決定木は、すべてのアンサンブル学習のベースとなるモデルです。「Ye...

はじめに 本記事では、機械学習の「分類問題」において重要な、「ロジスティック回帰」と「サポートベクターマシン（SVM）」 について解説します。 難しい数式は極力控え、「データの中で何が起きているのか？」を直感的にイメージできる図解も使ってまとめてみました。 1. ロジス...

はじめに 機械学習の基本である「教師あり学習」。その中でも、数値を予測する 「回帰問題」 は、ビジネスの現場で最も使われる手法の一つです。 今回は、基本の線形回帰から、高度な時系列予測（AR/VAR）まで、4つの重要モデルを 「進化のストーリー」 で解説します。 1. ...

はじめに G検定の学習を始めると、最初にぶつかる壁が大量の用語です。 特に「教師あり学習」には多くの手法がありますが、まずは 「何を解きたいのか？」 という目的（タスク）で整理すると、脳内のフォルダ分けがスムーズになります。 今回は、教師あり学習の2大タスクである 「回帰...

はじめに 機械学習を勉強していると、「正規化」 と 「正則化」 という似た名前の言葉が出てきます。 自分も最初に見たとき、 名前が似すぎていて違いがわからない そもそも何をしているのかわからない 正規化はまだわかるけど、正則化になると急に難しく感じる という状態でした...