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その相関、本当に信じて大丈夫?教師あり学習に潜む「疑似相関」の罠と対策
はじめに:データから真実を見抜くために データ分析をしていると、「おおっ!」と思わず声が出るような、面白い相関関係を見つけることがありますよね。「サイトの滞在時間が長いユーザーほど、購入率が高い」「広告のクリック数が増えると、売上が... -
【G検定対策】隠れ層はなぜ重要?ニューラルネットワークの「脳」を徹底解説
G検定の学習を進める中で、「ニューラルネットワーク」や「ディープラーニング」といったキーワードに触れる機会は多いでしょう。これらの技術を理解する上で、避けて通れないのが「隠れ層(Hidden Layer)」の存在です。しかし、「隠れ層がなぜ必要なのか... -
複雑な未来を読む羅針盤!ベクトル自己回帰モデル(VAR)を徹底解説【G検定対策】
「GDPとインフレ率、失業率…これらの経済指標って、お互いに関係しあいながら動いている気がするけど、どうやって分析・予測すればいいんだろう?」 「G検定の勉強でVARモデルって出てきたけど、いまいち掴みどころがない…」 そんな悩みを持つG検定受験者... -
【G検定対策】誤差逆伝播法を図解で完全マスター!AI学習の心臓部を理解する
G検定の学習を進める中で、「誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)」という言葉を目にする機会は多いでしょう。これは、ニューラルネットワーク、ひいては深層学習が「学習」を行う上で、まさに心臓部とも言える極めて重要なアルゴリズムです。 「なん... -
【G検定対策にも!】ソフトマックス関数とは?初心者向けに仕組み・使い方・実装を徹底解説
「AIが画像に写っているものを当てる」「迷惑メールを自動で振り分ける」…こうした技術の裏側では、「分類」というタスクが動いています。そして、その分類タスク、特に複数の選択肢の中から1つを選ぶ「多クラス分類」において、非常に重要な役割を果たし... -
G検定対策!AIの判断力を支えるシグモイド関数とは?基本から限界、代替まで徹底解説
AIや機械学習の世界に足を踏み入れると、必ずと言っていいほど出会うのが「シグモイド関数」です。特にG検定の学習を進めている方にとっては、その役割や特性、そして限界について正確に理解しておくことが求められます。 「シグモイド関数って、なんとな... -
G検定対策:活性化関数を徹底解説 – ReLUから勾配消失、使い分けまで
ニューラルネットワークの学習能力と表現力を左右する重要な要素、「活性化関数」。G検定の「機械学習の具体的手法」においても頻出のトピックです。この記事では、ニューラルネットワークの中級学習者を対象に、活性化関数の基本的な役割から主要な種類、... -
多層パーセプトロン(MLP)徹底解説:ディープラーニングの基礎を固める
ディープラーニング技術が目覚ましい発展を遂げる現代において、その根幹をなすアルゴリズムの理解は不可欠です。本記事では、ディープラーニングの基礎であり、G検定のシラバスでも重要項目として扱われる「多層パーセプトロン(Multi-Layer Perceptron, ... -
【G検定対策】単純パーセプトロンとは?AIの原点を初心者向けに徹底解説!
「AIについて学びたい!」「G検定に合格したい!」 そう思って学習を始めたあなたが、おそらく最初に出会うであろう重要なキーワード、それが「単純パーセプトロン」です。 「なんだか難しそう…」「昔の技術なんでしょ?」 そう思うかもしれません。確かに... -
【G検定対策】カーネルトリック完全攻略!SVMの非線形分離を支える魔法の杖
こんにちは!G検定合格を目指して学習中の皆さん、お疲れ様です。 G検定のシラバスの中でも、特にサポートベクターマシン(SVM)とセットで理解しておきたい重要な概念が「カーネルトリック」です。「なんだか難しそう…」「SVMでなんでこれが必要なの?」...