深層学習 深層学習で用いられる最適化関数とは
はじめに
ディープラーニングにおいて、モデルの学習を進めるために最適なパラメータを見つけるための重要な要素が最適化関数です。最適化関数の選択は、モデルの収束速度、学習の安定性、性能の最適化に直接的な影響を与える重要な決定です。本記事...
深層学習 
機械学習 Kaggleなどでも用いられる予測技術「スタッキング」とは
はじめに
今回は機械学習のアンサンブル手法の一つである「スタッキング」についてご紹介します。スタッキングは、複数の機械学習モデルを組み合わせてより高い予測性能を得るための手法です。以下にスタッキングのメリット、デメリット、用いるモデ...
時系列 時系列データの分析で使う「自己相関」とは。特徴を理解してデータの性質を理解しよう
はじめに
時系列データの分析において、自己相関（Autocorrelation）は非常に重要な概念です。自己相関を理解することで、データの性質やパターンを把握し、適切なモデルを選択する手助けとなります。この記事では、自己相関の基本概...
自然言語 自然言語処理に用いられる「MeCab」とは。使用例やメリットを理解しよう
はじめに
自然言語処理（NLP）は、テキストデータを処理し、その意味や構造を理解するための技術です。MeCab（めかぶ）は、日本語の形態素解析エンジンの一つであり、NLPタスクにおいて広く活用されています。本記事では、MeCabの...
深層学習 深層学習で用いられるミニバッチ学習とその重要性とは
ミニバッチ学習とは
深層学習において、データセット全体を一度に学習することは非常にコストがかかります。そこで、データセットを小さなバッチに分割し、各バッチごとに学習を行う手法がミニバッチ学習です。
ミニバッチ学習の目的
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IT AWS SAAを取得したので、勉強方法を公開します
AWS SAAとは
AWS SAA試験は、Amazon Web Services（AWS）の認定資格試験の1つで、AWS ソリューションアーキテクト アソシエイト（AWS Certified Solutions Architect ...
IT 深層学習で用いられる活性化関数の重要性と種類
活性化関数とは
ニューラルネットワークにおいて、入力されたデータを非線形な関数によって変換するために使用される関数が「活性化関数」です。つまり、活性化関数は、ネットワークにおける各ニューロンの出力値を決定するために必要な関数であり、...
自然言語 自然言語処理で用いられるTF-IDFの解説と使いどころ
TD-IDFとは
TF-IDFとは、テキストマイニングにおいてよく使われる単語の重要度を計算するための手法です。TFはTerm Frequency（単語出現頻度）の略で、IDFはInverse Document Frequency（...
統計 稀な事象やカウントデータの分析に用いられる「ポアソン分布」とは
はじめに
ポアソン分布は、自然科学や社会科学、ビジネス分析など、多くの分野で広く利用されている確率分布の一つです。この分布は、一定の期間や空間内で発生する稀な事象やカウントデータをモデル化するために特に有用です。この記事では、ポアソ...
マーケティング マーケットリサーチ等で活用される「コレスポンデンス分析」とは
コレスポンデンス分析とは
コレスポンデンス分析は、2つの変数がどのように関連しているかを可視化するための手法です。主にマーケットリサーチなどで用いられ、クロス集計表を2次元プロットすることで、カテゴリAとカテゴリBの関係性を把握する...