【E資格まとめ】過剰適合と過少適合
2023年5月13日
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。 過剰適合と過少適合 過剰適合 過剰適合とは、モデルが訓練データに対して適合しすぎて、新たなデータ、すなわちテストデータに対する予測性能が低下する […]
【E資格まとめ】半教師あり学習・転移学習
2023年5月12日
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。 半教師あり学習 半教師あり学習 半教師あり学習とは、教師あり学習と教師なし学習の中間的な位置づけの機械学習手法です。教師あり学習では、入力データ […]
【E資格まとめ】活性化関数
2023年5月10日
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。 シグモイド関数の概要 シグモイド関数 シグモイド関数は、「活性化関数」の一つです。この関数の最大の特徴は、入力値がどのようなものであっても、出力 […]
【E資格まとめ】損失関数
2023年5月9日
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。 損失関数はなぜ必要なのか 損失関数（Loss function）は、機械学習やディープラーニングのモデルが学習する際に必要な要素です。損失関数は […]
【E資格まとめ】全結合型ニューラルネットワーク
2023年5月8日
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。 全結合型ニューラルネットワーク 全結合型ニューラルネットワークの概要 全結合型ニューラルネットワーク（Fully Connected Neura […]