AI技術講座

こんにちは，デイビッドです．近頃，JDLAのE資格学習を進めており，せっかくなので，学びを残していこうと思います．この記事では， 「機械学習・深層学習の理論学習の全体像について」（学習が渋滞している）． です． 日頃より知識や概念...

こんにちは，デイビッドです．今回は， 教師なし学習（Unsupervised Learning）＞機械学習の課題についてです． 全体に戻る場合はこちら↓ 機械学習の課題：過剰適合と過少適合 機械学習において、モデルの性能...

こんにちは，デイビッドです．今回は， 教師なし学習（Unsupervised Learning）＞性能指標についてです． 全体に戻る場合はこちら↓ ...

こんにちは，デイビッドです．今回は， 教師なし学習（Unsupervised Learning）＞PCA Principal Components Analysis（主成分分析）についてです． 教師なし学習 PCA（主成分...

こんにちは，デイビッドです．今回は， 教師なし学習（Unsupervised Learning）＞k-means法についてです． 教師なし学習 PCA（主成分分析） k-means法 ...

k近傍法（K Nearest Neighbor, k-NN）は、機械学習やパターン認識で広く利用されるシンプルで効果的なアルゴリズムです。本記事では、k-NNの基本概念、距離の測定方法、メリット・デメリット、次元の呪い、適用例などを紹介します。

サポートベクターマシン（SVM）は、データを最適な境界線で分類する強力な機械学習モデルです。本記事では、SVMの基本概念、メリット、デメリット、カーネルトリックなどを詳しく解説します。教師あり学習における二値分類での応用やマージン最大化についても紹介します。