機械学習 ベイズ最適化とは？ハイパーパラメータチューニングの効率的手法
総当たりのグリッドサーチでは日が暮れる——そんなとき賢く「次に試すべき設定」を選んでくれるのがベイズ最適化です。効率的なチューニングの仕組みを解説します。この記事は「機械学習の基礎用語まとめ（学習の種類・アルゴリズム・データ準備）」の一部で...
Python
記事数:(20)
機械学習 
機械学習 混同行列とは？分類モデルの性能評価を正しく理解する
「正解率99%のモデル」が実は役立たず——そんな落とし穴を見抜く道具が混同行列です。分類モデルの評価で最初に見るべきこの表の読み方を、具体例で解説します。この記事は「機械学習の評価指標まとめ（回帰・分類の指標一覧と選び方）」の一部です。関連...
機械学習 線形回帰とは？機械学習の最も基本的な予測手法をわかりやすく解説
線形回帰とは、物事の関係性を直線で表そうとする統計的な方法です。身の回りには、様々な関係性を持った物事が存在します。例えば、気温とアイスクリームの売上には関係があると考えられます。気温が高い日はアイスクリームがよく売れ、気温が低い日はあまり売れないといった具合です。このような関係を、線形回帰を使って直線で近似することで、一方の値からもう一方の値を予想することができます。直線は数式で「結果 = 傾き × 説明 + 切片」と表されます。ここで、「結果」は予想したい値（アイスクリームの売上）、「説明」は既に分かっている値（気温）です。「傾き」と「切片」は直線の形を決める数値で、これらを適切に決めることで、観測されたデータに最もよく合う直線を引くことができます。線形回帰の目的は、観測データに最もよく合う「傾き」と「切片」を見つけることです。しかし、全ての点をぴったり直線上に載せることは、多くの場合不可能です。直線とデータ点の間には必ずずれが生じ、これを「誤差」といいます。線形回帰では、この誤差をできるだけ小さくするように直線を決定します。誤差を小さくする方法として、「最小二乗法」という方法がよく使われます。これは、各データ点と直線との間の距離の二乗を全て足し合わせ、この合計値が最小になるように「傾き」と「切片」を調整する方法です。線形回帰は様々な分野で使われています。経済の分野では、商品の需要予想や株価の分析に役立ちます。医療の分野では、病気にかかる危険性を予想するのに使われます。また、販売促進の分野では、顧客の行動を分析する際にも利用されています。線形回帰は、機械学習という技術の中でも基本的な考え方であり、これを理解することは、より高度な機械学習を学ぶための大切な一歩となります。
機械学習 時系列予測入門：ARIMA・Prophet・LSTMの使い分け
売上予測にディープラーニングは本当に必要でしょうか。古典のARIMA、手軽なProphet、強力なLSTM——3つの代表手法の得意・不得意と使い分けの基準を整理します。この記事は「機械学習の基礎用語まとめ（学習の種類・アルゴリズム・データ準...
深層学習 PyTorchとは？深層学習フレームワークの特徴と入門ガイド
ChatGPTを生んだOpenAIも研究者コミュニティも、モデル開発の主戦場はPyTorchです。なぜここまで支持されるのか、TensorFlowとの違いは何か、入門の道筋とあわせて解説します。この記事は「ディープラーニング用語まとめ（仕組...
機械学習 XGBoostとは？勾配ブースティングの仕組みとPython実装
Kaggleの上位解法で圧倒的な採用率を誇るXGBoost。ディープラーニング全盛の今も、テーブルデータではなお最強クラスです。勾配ブースティングの仕組みから実装まで解説します。この記事は「機械学習の基礎用語まとめ（学習の種類・アルゴリズム...
深層学習 CNNとは？畳み込みニューラルネットワークの仕組みと応用
顔認証も自動運転も、その「目」の役割を担うのがCNN（畳み込みニューラルネットワーク）です。画像の特徴を段階的に捉える畳み込みの仕組みを、図解イメージで丁寧に解説します。この記事は「ディープラーニング用語まとめ（仕組み・学習テクニック・主要...
WEBサービス Jupyter Notebookとは？データ分析の定番ツールの使い方を解説
「ジュパイター・ノートブック」とは、誰もが自由に使える、対話型の計算を行うための、インターネット上で動く文書作成の仕組みです。この仕組みは、計算の手順や結果、説明などを一つの場所にまとめて記録し、共有することを可能にします。まるで実験ノートのように、試行錯誤しながら作業を進めるのに役立ちます。この「ジュパイター・ノートブック」の一番の特徴は、画面上でプログラムを書き、すぐにその結果を見ることができる点です。例えば、計算をさせたいときには、計算式を入力すると、即座に答えが表示されます。グラフを描きたいときも、命令を入力すれば、画面上にグラフが描かれます。このように、試行錯誤を繰り返しながら作業を進めることができるので、データの分析や整理、新しいことを学ぶときなどに特に便利です。「ジュパイター・ノートブック」は、計算だけでなく、文章や数式、図や写真なども含めることができます。そのため、研究の記録や発表資料、授業の教材など、様々な場面で活用できます。例えば、実験の手順や結果を記録したり、数式を使って理論を説明したり、図表を使ってデータを分かりやすく示したりすることができます。これらの情報を一つの文書にまとめることで、他の人と共有しやすくなり、共同作業がスムーズに進みます。「ジュパイター・ノートブック」は、プログラムの実行、結果の表示、説明の記述といった作業を、切れ目なく行うことができる、とても便利な道具です。データ分析や機械学習、数値計算、教育など、幅広い分野で活用されており、研究者や技術者、学生など、多くの人々に利用されています。特に、プログラミングを学び始めたばかりの人にとっては、プログラムの動きをすぐに確認できるため、理解を深めるのに役立ちます。また、計算結果やグラフを分かりやすく表示できるため、データの分析結果を共有したり、発表したりする際にも非常に効果的です。