【E資格まとめ】ハイパーパラメータ
2023年5月16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。 ハイパーパラメータ 機械学習において、ハイパーパラメータは学習アルゴリズムの振る舞いを制御するための重要なパラメータです。ハイパーパラメータは学 […]
【E資格まとめ】機械学習の性能指標
2023年5月15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。 混同行列 混同行列とは 混同行列（Confusion Matrix）は、分類モデルの性能を評価するために使用される表です。分類モデルは、データを […]
【E資格まとめ】検証集合（ホールドアウト法とk-分割交差検証法）
2023年5月14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。 検証集合 「学習データ」「検証データ」「テストデータ」 これら3つのデータセットは、各々が異なる役割を果たしてモデルの訓練と評価を行います。全体 […]
【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 […]