AIシェアリングサークル

サポートベクターマシン（SVM）は、統計的学習理論に基づく教師あり学習アルゴリズムで、主に分類や回帰分析に用いられる。中心的な目的は、異なるカテゴリのデータ点を分離し、2つのデータ点の差を最大化する最適な決定超平面を見つけることである。

評価メトリクス（Evaluation Metrics）とは、機械学習モデルの性能を測定するための定量的な基準の体系である。人体の健康状態を総合的に評価する多次元健康診断レポートのようなものである。分類タスクでは、精度はモデルの判断の全体的な正しさを反映し、精度（Pr...

ニューラル・アーキテクチャ・サーチ（NAS）は、ニューラルネットワークの構造設計の自動化に焦点を当てた人工知能の最先端分野である。

条件付き生成逆説ネットワーク（CGAN）は、2014年にMehdi Mirzaらによって提案された生成逆説ネットワーク（GAN）の重要な変種である。従来の生成的逆数ネットワークとは対照的に、...

グリッドサーチは、機械学習における最適なハイパーパラメータの組み合わせを系統的に見つけるための自動化された手法である。この手法は、各ハイパーパラメータの候補値の範囲を事前に定義し、可能なパラメータの組み合わせをすべて洗い出し、モデルを1つずつ訓練して性能を評価し、最終的に最も性能の良いハイパーパラメータを選択する。

ランダムサーチ(RS)はハイパラメトリック最適化手法の一つで、パラメータ空間内の候補点をランダムにサンプリングすることで最適なコンフィギュレーションを見つける。

データ補強（DA）とは、新しいデータを人為的に作成することで、トレーニングデータセットを補強する技術的アプローチである。

ナイーブベイズ・アルゴリズムは、ベイズの定理に基づく教師あり学習アルゴリズムである。「ナイーブベイズはベイズの定理に基づいており、特徴は互いに条件付きで独立であると仮定している。この仮定を単純化することで、計算の複雑さが大幅に軽減され、実用的なアプリケーションにおいて効率的なアルゴリズムとなる。

K-Meansクラスタリング（K-Means Clustering）は、古典的な教師なし機械学習アルゴリズムである。主にデータ集合をK個の不連続なクラスターに分割するために使用される。このアルゴリズムの目的は、各データ点が最も近いクラスタ中心に対応するクラスタに属するように、n個のデータ点をK個のクラスタに割り当てることである。

フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク（FNN）は、人工ニューラルネットワークの基本的なモデルであり、広く使われている。ネットワークの接続はループやフィードバック経路を形成せず、情報は入力層から出力層へと厳密に一方向に流れる。