E資格
【E資格まとめ】マルチタスク学習

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 マルチタスク学習 マルチタスク学習の概要 マルチタスク学習 (Multi-task Learning, MTL) は、ディープラーニングの一つの […]

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E資格
【E資格まとめ】ノイズに対する頑健性(出力目標へのノイズ注入)

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 ノイズに対する頑健性 ノイズに対する頑健性 ノイズに対する頑健性は、特に深層学習やAIの分野において重要なトピックです。モデルがノイズに対して頑 […]

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【E資格まとめ】データ集合の拡張(Random Flip・Erase・Crop・Contrast・Brightness・Rotate, MixUp)

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 データオーギュメンテーション 概要 データオーギュメンテーションとは、既存のデータを変換・操作し新たなデータを作成するプロセスのことを指します。 […]

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E資格
【E資格まとめ】パラメータノルムペナルティー(L1正則化とL2正則化)

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 パラメータノルムペナルティー パラメータノルムペナルティは、機械学習のモデルで過学習(overfitting)を抑制するための一手法です。過学習 […]

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【E資格まとめ】VQ-VAE

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 VQ-VAE VQ-VAEの概要 Vector Quantized-Variational AutoEncoder (VQ-VAE) は、ディー […]

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