AI用語集
人工知能の完全辞典
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二値分類
2つの可能なクラスを持つターゲット変数の予測で、はい/いいえまたは真/偽のタイプの問題に使用されます。
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多クラス分類
モデルが3つ以上の相互排他的なクラスの中から予測する必要がある、バイナリ分類の拡張。
22 用語
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線形回帰
入力変数と連続的なターゲット変数との間に線形関係を確立する統計モデル
15 用語
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多項式回帰
多項式項を使用して変数間の非線形関係をモデル化する回帰形式
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決定木
決定とその考えられる結果を表現するために樹木構造を使用する予測モデル。
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ランダムフォレスト
複数の決定木を組み合わせて精度を向上させ、過学習を制御するアンサンブル学習の手法。
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サポートベクターマシン (SVM)
高次元空間でクラスを分離する最適な超平面を見つける分類アルゴリズム。
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教師ありニューラルネットワーク
ラベル付きデータで訓練されたディープラーニングアーキテクチャは、階層的表現を学習します。
8 用語
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k-最近傍法 (k-NN)
新しい観測値を、そのk個の最も近い近傍の多数決クラスに基づいて分類する単純なアルゴリズム
16 用語
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ナイーブベイズ
ベイズの定理に基づき、特徴間の独立性を仮定した確率的分類器。
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勾配ブースティング
アンサンブル技術で、前のモデルの誤りを修正しながらモデルを順番に構築する手法。
15 用語
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ロジスティック回帰
二項分類の結果に対して確率を予測するために使用される回帰モデル。
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正則化手法
複雑なモデル係数にペナルティを課すことで過学習を防止する技術（L1、L2、Elastic Net）。
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交差検証
モデルの性能を推定するために複数のデータ分割を利用する堅牢な評価技術。
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教師あり特徴エンジニアリング
教師ありモデルに特化した最適な特徴量の作成と選択のプロセス。
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