Machine_learning

Definition

アンダーフィッティングは、統計モデルや機械学習アルゴリズムが入力から出力へのマッピング関数を正確に近似できない場合に発生します。これは通常、モデルが複雑すぎるデータに対して単純す …

限定記憶AIは、システムが歴史的データから学習し、それに応じて行動を調整できる第2レベルのAI能力を表します。反応型マシンとは異なり、 …

留一法交差検証（LOOCV）は、kの値がデータセット内のサンプル数と等しいk-fold交差検証の特殊なケースです。これはモデル性能のほぼ不偏な推定値を提供します。

k近傍法（k-NN）などの遅延学習アルゴリズムは、トレーニングデータセット全体を記憶し、予測を行う際のみ計算を実行します。これは、事前に汎化モデルを構築する積極的学習（Eager …

データセットシフトは、機械学習モデルの学習に使用されるデータの分布が、推論時に遭遇するデータの分布と異なる場合に発生します。この不一致により、モデルのパフォーマンスが大幅に低下す …

この手法は、画像の回転、音声へのノイズ付加、テキストにおける同義語置換など、既存のサンプルを変形させたバージョンを作成することで、トレーニングデータを人為的に拡張します。これによ …

概念ドリフトは、新しいデータが入ってくるにつれて、入力特徴量とターゲット出力の間の関係が変化する機械学習の現象です。これは、ユーザーの行動などが変化する動的な環境でよく発生しま …

異常検知（外れ値検出とも呼ばれます）は、期待される動作に適合しないパターンを見つけるためにデータを分析するものです。サイバーセキュリティ、不正検知、システム監視などで広く使用され …

強化学習（RL）は、インテリジェントエージェントが環境の中で累積報酬を最大化するためにどのような行動を取るべきかという焦点を当てた機械学習の一分野です。教師あり学習とは異なり、正 …

強化は、エージェントの行動が結果によって形成される基本的な心理的かつ計算的なメカニズムです。機械学習において、これは正のフィードバック（報酬）を提供することで、望ましい行動を促進 …