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機械学習における「ハイパーパラメータの概要・最適化手法」の解説記事です。本記事読了後は、ハイパーパラメータとは何か理解できるとともに、要所に応じた最適なチューニング方法(グリッドサーチ・ランダムサーチ・ベイズ最適化等)を把握できるようになるでしょう。

機械学習における分類問題の性能評価のために、Pythonで評価指標を出力する方法を解説します。ライブラリはScikit-learn(サイキット・ラーン)を用い、正解率・適合率・再現率・F値を出力するコーディング方法を学んでいきましょう！

ニューラルネットワーク・深層学習(ディープラーニング)初学者向けの記事になります。「深層学習とはそもそも何か？」「ニューラルネットワーク・深層学習の仕組み」「代表的なアルゴリズムと適用事例」について図解を用いて分かりやすく解説します。

ディープラーニングの実装を検討している方向けです。深層学習モデルを実装するための仕組みとモデルを最適化する手法など重要なポイントを踏襲しています。本記事読了後、モデル改善に向けた適切なアプローチができるようになるでしょう。

ニューラルネットワーク最適化問題を扱う際に理解すべき損失関数(誤差)を最小化する仕組みとパラメータ探索アルゴリズムの役割について解説します。アルゴリズムは勾配降下法を題材としながら、最適化問題で考慮すべき学習率や局所解問題にも触れ、最後に多様な探索アルゴリズムを紹介します。

本記事では多層化されたニューラルネットワークの学習を行う際に考慮すべき「勾配消失問題」について解説します。本記事を読了いただくことで「ニューラルネットワークの学習方法」「勾配消失問題はと何か？」「勾配消失が起こらないための対策」が理解できます。

本記事はニューラルネットワークによるPython実装イメージを深めるために作成しております。本記事を通じて「単純パーセプトロン」「多層パーセプトロン」「Kerasを用いた2層ニューラルネットワーク」の構築方法を学習しましょう。

本記事では機械学習におけるデータの投入方法と題して「バッチ学習」「オンライン学習」「ミニバッチ学習」を紹介します。それぞれの特徴や適した利用シーンに至るまで詳しく解説します。

機械学習モデルの予測性能を検証する方法として「ホールドアウト検証」と「K-分割交差検証(K-foldクロスバリデーション)」という代表的な2つの手法があります。本記事ではこれらの検証方法について解説します。

本記事では機械学習における分類モデルの性能評価方法について解説します。本記事読了いただくことで、機械学習の集計データに基づきモデルを多様な角度から評価できるようになります。

PythonライブラリであるPandas・Seriesの基本操作を解説しています。プログラム構築時に辞書代わりとして活用していただければと思います。

機械学習の教師なし学習であるクラスタリング分析実施にあたり、本記事では「階層的クラスタリングの概要とそのプログラミング手法を知りたい」という要望にお答えします。記事前半は階層的クラスタリングの概要解説、後半はプログラミング手法解説という構成です。