深層学習

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 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 機械学習モデルの性能を最大限引き出すためには、データの前処理が非常に重要です。 テーブルデータ（構造化データ）を用いる場合、データの質や構造を整えることで、モデルの学習を実施し予測をすることができます。本記事では、テ...

はじめに クロスバリデーション（交差検証）は、モデルの性能をより正確に評価するためにデータセットを複数の分割に分けて訓練とテストを繰り返す方法です。 通常、データを訓練セットとテストセットに単純に分割する方法では、データの偏り...

はじめに データサイエンスは近年非常に注目を浴びており、今後も活用が期待されています。私自身10年ほどデータサイエンス関連の業務を行っています。それと合わせて本業とは別に講師業を行っています。勉強もしくは講義の際に、分かりやすい書籍...

はじめに ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線とAUC（Area Under the Curve）は、機械学習や統計分析において、分類モデルの評価と比較に広く使用される重要な指標です。この...

はじめに 深層学習は、機械学習の分野において多くビジネスにも活用されています。その中でも、ニューラルネットワークの訓練において重要な役割を果たすのが「学習率」です。 本記事では、深層学習においてどのように学習率が利用されている...

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...