G検定
【G検定】ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク ニューラルネットワークの基本概念ニューラルネットワークは、人間の脳内の神経細胞(ニューロン)のネットワークを模倣した計算モデルです。これらのネットワークは、ニューロンと呼ばれる基本的な要素が層を形 […]

続きを読む
G検定
【G検定】正則化

正則化 正則化は、機械学習モデルの過学習を防ぐために使用されます。過学習とは、モデルが訓練データに対して過度に最適化されてしまう現象で、その結果として新しい、未知のデータに対する汎化性能が低下することを指します​​​​。 […]

続きを読む
G検定
【G検定】過学習と未学習

過学習 過学習とは、ニューラルネットワークが訓練データに過剰に適合してしまい、未知のデータに対する汎用性が損なわれる現象です。これはモデルに偏りが発生している状態と解釈できます。過学習を防ぐためには、ドロップアウトや早期 […]

続きを読む
G検定
【G検定】k-分割交差検証(k-fold cross-validation)

k-分割交差検証(k-fold cross-validation) k-分割交差検証(k-fold cross-validation)は、機械学習のモデル評価において重要な手法の一つです。この手法では、データセットをk個 […]

続きを読む
G検定
【G検定】交差検証(cross-validation)

交差検証(cross-validation) 交差検証(cross-validation)は、G検定の試験対策において重要な概念の一つです。統計学において、交差検証はデータを分割し、その一部を解析に使い、残りで解析のテス […]

続きを読む