2024年10月– date –

機械学習モデルの構築において、モデルの性能評価は非常に重要な工程です。モデルの汎化性能を適切に評価するためには、限られたデータセットをうまく活用する必要があります。このブログでは、そのための手法の一つである「k分割クロスバリデーション」に...

機械学習モデルの性能を正確に評価するために、クロスバリデーションは非常に重要な手法です。本ブログでは、クロスバリデーションの概念から実践的な手順、さらにはさまざまな種類のクロスバリデーション手法について詳しく解説します。モデルの過学習を...

機械学習モデルの性能を最大限に引き出すためには、ハイパーパラメータの適切な設定が必要不可欠です。ハイパーパラメータの選び方や調整手法を理解することで、モデルの学習効率や予測精度が大きく向上します。本ブログでは、ハイパーパラメータの重要性...

機械学習モデルを実務で活用する際、モデルの性能を最大限に引き出すことが非常に重要です。そのためには、ハイパーパラメータチューニングという作業が欠かせません。本ブログでは、ハイパーパラメータチューニングの概要から重要性、さらには効果的なチ...

機械学習における過学習の問題は、モデルの性能を大きく左右する重要な課題です。本ブログでは、過学習を防ぐための正則化手法について詳しく解説します。L1正則化やL2正則化など、代表的な手法の仕組みと効果をわかりやすく紹介しているので、ぜひ参考に...

機械学習モデルの性能を最適化するために、正則化は欠かせない重要な手法です。L1正則化とL2正則化は、正則化の中でも広く使われる代表的な手法です。本ブログでは、これら2つの正則化手法の違いや特徴、数学的定式化、使い分けの指針などを詳しく解説しま...

統計学の分野で重要な概念である「最尤法」について解説したこのブログでは、最尤法の基本的な考え方から具体的な推定量の導出方法まで、分かりやすく説明しています。統計モデリングの基礎知識を身に付けたい方や、機械学習における最尤推定の役割を理解...

統計学は私たちの日常生活に密接に関係しており、最尤推定法はその中でも重要な役割を果たしています。今回のブログでは、最尤推定法の概要から尤度関数の役割、パラメータ推定の手順、二項分布を用いた具体例まで詳しく解説します。統計学の基礎知識を深...

データと仮説の関係性を理解するための有用な手段であるベイズ更新について、その概要から機械学習における応用例、実例までを紹介するブログです。ベイズの定理に基づくこの手法は、観測データに基づいて仮説の信頼度を修正し、不確実性のある環境での意...

近年、データを活用した意思決定の重要性が高まっています。しかし、データだけでは不確実性が残ってしまうことがあります。そこで、ベイズ推定という手法が注目されています。ベイズ推定は、既存の知識や経験に基づく確率的な推定と、新しく得られたデー...