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クロスバリデーションは、機械学習におけるモデルの汎化能力を評価するための中核的な手法である。基本的な考え方は、元のデータを訓練セットとテストセットに分割し、訓練と検証を異なるデータ部分集合でローテーションすることで、より信頼性の高い性能推定値を得ることである。このアプローチでは、...

ランダムフォレスト（Random Forest）は、複数の決定木を構築し、それらの予測値を組み合わせることで機械学習タスクを実行する統合学習アルゴリズムである。このアルゴリズムは、ブートストラップ集計の考えに基づいており、元のデータセットから複数のサンプルのサブセットをランダムに抽出し、各ツリーに対してプットバックを行う...

損失関数(LF)は機械学習の中核をなす概念であり、モデルの予測誤差を定量化するという重要な役割を担っている。この関数は、モデルの予測値と真の値との差の程度を数学的に測定し、モデルの最適化のための明確な方向性を提供する。

機械学習において、ハイパーパラメータとは、データから学習するのではなく、モデルの学習を開始する前に手動でプリセットされる設定オプションのことである。中心的な役割は、アルゴリズムの動作ルールを設定するように、学習プロセス自体を制御することである。例えば、学習...

決定木（DT）は、人間の意思決定プロセスをシミュレートするツリー型の予測モデルであり、一連のルールによってデータを分類または予測する。各内部ノードは特徴テストを表し、枝はテスト結果に対応し、葉ノードは最終決定を格納する。このアルゴリズムは分割統治戦略を用いる...

勾配降下は、関数の最小値を解くための中心的な最適化アルゴリズムです。このアルゴリズムは、関数の勾配（それぞれの偏導関数からなるベクトル）を計算し、θ = θ - η - ∇J(θ)の規則に従ってパラメータを繰り返し更新することにより、降下の方向を決定します。

ロジスティック回帰は、バイナリ分類問題を解くのに使われる統計的学習手法である。中心的な目的は、入力特徴に基づいてサンプルが特定のカテゴリに属する確率を予測することである。このモデルは、S字関数を用いて固有値を線形結合することにより、線形出力を0と1の間にマッピングする...

正則化は、モデルのオーバーフィッティングを防ぐための、機械学習や統計学における中核的な手法である。正則化は、モデルの複雑さに関連するペナルティ項を目的関数に追加することで、フィッティングの度合いを制御する。一般的な正則化にはL1正則化とL2正則化があり、L1正則化はスパース解を生成し、...

Generative Adversarial Network（GAN）は、2014年にIan Goodfellowらによって提案されたディープラーニングモデルである。このフレームワークは、2つのニューラルネットワークを互いに学習させることで生成モデルを実装する...

自己アテンションは、ディープラーニングにおける重要なメカニズムであり、元々はTransformerアーキテクチャで提案され、広く使われている。コアとなるアイデアは、モデルが入力シーケンス内のすべての位置に同時にアテンションし、各位置を...