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ジニ不純度は、特に機械学習の分野で使われる指標で、データセットの中のカテゴリーがどれだけ混在しているかを数値で表す方法です。 この指標を理解することで、より効果的なデータ分割や決定木の作成が可能になります。 ここでは、ジニ不純度の基本的な...

基本的なデータ分析の手法として回帰分析があるが、線形回帰とロジスティック回帰のどちらかのアプローチを取ります。 この記事では、データ解析の初心者が線形回帰とロジスティック回帰を使い分けられるように、以下の内容を解説していきます。 ロジステ...

今回は、G検定のシラバスで最も理解が難しいCNNについて解説していきたいと思います。CNNは実装経験のない受験者にとってすぐに理解するのが難しい項目です。 CNNはG検定では頻出問題とされるので繰り返し学習して理解してください。 CNN(畳み込みニューラ...

ディープラーニングは音声認識に分野でも利用されています。音声認識とは人間が話した言葉を機械が認識することを意味し、文章化を行ったり人間に近い発音を可能にします。 近年、AIによる音声認識システムを導入することで、作業工程の自動化と時間短縮を...

近年、深層学習の研究と実践が急速に進展しています。この分野での計算負荷は非常に高く、効率的な計算のためには高性能なGPU（Graphics Processing Unit）が不可欠です。 NVIDIAのCUDAは、GPUを利用した計算を高速化するためのプログラミングモデルとして...

この記事では、データ分析の重要な要素である「母集団」と「標本」について解説し、それらを正確に使用するためのデータ分析手法を紹介します。 ぜひ、参考にしていただいて、データに基づく意思決定に役立ててください。 母集団と標本に基づく統計的推測 ...

アルファ碁は、人工知能の分野で大きな注目を集めている技術の一つです。特に囲碁の世界において、その革新性が高く評価されています。 この記事では、アルファ碁がどのようにして囲碁の世界に革命をもたらしたのか、その技術的背景や応用分野、そして直面...

近年、AI技術の進化により、様々な分野での活用が進んでいます。特に医療分野では、診断支援から患者管理まで、幅広い領域での応用が期待されています。 その先駆けとなるエキスパートシステムの一つが『Mycin（マイシン）』です。 この記事では、Mycinの...

人工知能（AI）は、過去数十年間で大きな進化を遂げ、多岐にわたる分野での応用が進んでいます。 特に、エキスパートシステムはその初期の段階から人間の専門知識を模倣し、特定のタスクを自動化することで、様々な産業に革命をもたらしました。 本記事で...

チャットボットは、人間と機械のコミュニケーションを可能にする技術の一つです。近年、人工知能（AI）の発展に伴い、その能力は格段に向上しています。 本記事では、チャットボットの基本的な概念から歴史、そして人工知能技術の進化に焦点を当てて解説し...