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はじめに データ分析において、データがどのような分布に従っているかを理解することは極めて重要です。 多くの統計手法は特定の分布（特に正規分布）を前提としており、この前提が満たされないと分析結果の信頼性が大きく損なわれる可能性が...

はじめに データ分析において最も注意すべき落とし穴の一つが「擬似相関」です。 相関関係があるからといって因果関係があるとは限りません。この基本原則を理解せずにデータを解釈すると、間違った分析結果が得られることがあります。 ...

はじめに ディープラーニングを学び始めると、必ず使用する概念の一つが「エポック数（Epochs）」です。この値の設定は、モデルの性能を大きく左右する重要な要素です。 本記事では、エポック数の基本概念から最適な設定方法まで、実践...

はじめに データ分析の際には、「Yes/No」「成功/失敗」「合格/不合格」といった2値（バイナリ）データを分析する場面は多く存在します。このような問題を分析する手法が「ロジスティック回帰」です。 今回は、ロジスティック回帰の...

はじめに 深層学習（ディープラーニング）の世界には、モデルの性能を向上させるための様々な技術が存在します。その中でも「ドロップアウト」は、シンプルで非常に効果的な手法として広く使われています。 今回は、この「ドロップアウト」に...

はじめに 機械学習やAIという言葉を聞くとき、必ずと言っていいほど登場する「ニューラルネットワーク」は非常に重要な技術です。 本記事では、ニューラルネットワークの基本概念から実際の動作原理まで、図を使いながら分かりやすく解説し...

はじめに 深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、畳み込み層(Convolutional Layer)とプーリング層(Pooling Layer)は非常に重要な役割を果たす操作です。 今回は、畳み込み層...

はじめに 実験や統計分析において、「結果は本当に信頼できるのか」は非常に重要です。たとえば、新薬が効果的といっても、それがたまたまなのか、本当に再現性のある効果なのかは、実験の設計によるところも大きいです。 このような問題に対...