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帰納推論とは?基本概念・具体的な手法など
はじめに:帰納推論の基本概念 帰納推論の定義 帰納推論とは、個別的・特殊的な事例から一般的・普遍的な規則・法則を見出そうとする論理的推論の方法です。具体的な事象やデータを観察し、それらから共通するパターンやルールを抽出し、結論を導くことが... -
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過学習とは?基本概念・典型的な原因など
過学習の基本概念 過学習の定義 過学習とは、機械学習において、学習データに対して過剰に適合し、未知のデータに対する予測性能が低下する現象を指します。具体的には、学習データでは高い正解率が得られる一方、実際の適用先である未知のデータでは予測... -
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勾配消失問題とは?概要・影響・原因など
はじめに:勾配消失問題の概要 勾配消失問題は、ニューラルネットワークの学習において、重要な技術的課題とされています。この問題により、学習効果が低下し、性能が悪化することがあります。本記事では、勾配消失問題の定義や原因、対策方法について詳し... -
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時系列分析とは?基本概念・要素・手法など
時系列分析の基本概念 時系列データとは 時系列データは、一定の期間に渡って観測されたデータのことを指します。具体的には、日々の気温、月別の売上、年間の人口増減など、時間的な連続性があるデータが時系列データとされます。 時系列分析の目的 時系... -
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有限オートマトンとは?基本概念・数学的背景など
有限オートマトンの基本概念 有限オートマトンの定義 有限オートマトンは、状態、遷移、動作の組み合わせから成る、数学的に抽象化された「ふるまいのモデル」です。これは、状態や遷移の数が有限で表現されるオートマトンであり、ある目的に合った複雑な... -
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活性化関数とは?種類と特徴・選び方など
活性化関数の基本概念 活性化関数とは、ニューラルネットワークのニューロンにおいて、入力のなんらかの合計から出力を決定するための関数です。非線形な関数を用いることが多く、活性化関数は次のニューロンにどのように出力するかを決めるため、値を変換... -
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遺伝的アルゴリズムとは?アプリケーション・実装方法など
遺伝的アルゴリズムの基本概念 遺伝的アルゴリズムの定義 遺伝的アルゴリズムは、最適解を探索するためのアルゴリズムで、生物の進化の仕組みを模した手法です。データを遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・... -
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クラス分類とは?アプローチと手法など
はじめに:クラス分類の基本概念 クラス分類の定義 クラス分類とは、機械学習の一つの手法であり、あらかじめ決められたカテゴリー(クラス)に対象を分類することを指します。これにより、新しいデータがどのクラスに属するかを予測することができます。 ... -
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クラスタリングとは?基本概念・実用例など
クラスタリングの基本概念 クラスタリングの定義 クラスタリングとは、データ間の類似度に基づいて、データをグループ分けする機械学習の手法です。似たもの同士が集まったグループを作成することができます。 クラスタリングの目的 クラスタリングの目的... -
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VAE(Variational Autoencoder・変分自己符号化器)とは?
VAE(Variational Autoencoder・変分自己符号化器)の概要 VAEの基本的な概念 VAEは、深層学習を用いた生成モデルの一種で、データの抽象的な特徴を潜在変数として表現することができます。これにより、元のデータの分布に従った新しいデータを生成するこ...