機械学習

回帰と分類は何が違うのかがわからないから、どう使い分ければいいかわからないといった方向けに 今回の記事では、回帰と分類の特徴から利用シーン、代表的なアルゴリズムを解説いたします。 回帰とは 回帰とは、売上予測や株価予測など数値を予測す...

2値分類の予測をする際の指標を解説 予測が陽 予測が陰 正解が陽 TP:真陽性 FN:偽陰性 正解が陰 FP:偽陽性 TN:真陰性 正解率（Accuracy） 予測結果全体...

機械学習分野におけるモンテカルロ法は強化学習の一種で、行動によって得られた報酬経験だけを頼りに状態価値、行動価値を推定する方法のことを指します。

Q学習とは強化学習アルゴリズムの一つです。 Q値を学習するためのアルゴリズムの一つがQ学習です。 Q値とは「ある状態においてある行動をとった時の価値」のことです。

ニューラルネットワークを使用した次元圧縮のためのアルゴリズム

畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれます。 画像や動画認識に広く使われているモデルとなります。

フィードフォワードニューラルネットワークとはニューラルネットワークの一つのことで、データの流れが1方向だけで、データが行き来したり、ループしないような構造になっているものです。 順伝播型ニューラルネットワークとも呼ばれます。

RNNとは RNNはReccurent Neural Networkの略で、再帰型ニューラルネットワークのことです。 RNNは自然言語処理の分野で高い成果をあげ、注目されているアルゴリズムの一つです。

深層強化学習とは強化学習と深層学習の手法を組み合わせたものです。