スキル解説

母集団と標本の違いとは？母平均と標本平均、不偏分散と標本分散の違いを初心者にもわかりやすく解説。統計学の基本を図や例を用いて丁寧に紹介します。

ベクトルの内積や線形式の意味がわからない方へ。図解つきで基礎からやさしく解説します。数学が苦手でも安心！

ディープラーニングのメリットと実用例を解説します。自動特徴量抽出や複雑なパターン認識など、革新的なAI技術がもたらす利点と具体的な応用事例を通じて、ディープラーニングの全貌を理解しましょう。

データサイエンティスト検定DS175に基づき、機械学習モデルの性能を向上させるためのデータの質と量の改善手法を解説。ノイズ除去やデータ拡張などの具体的なアプローチを紹介します。

データプライバシーが重視される現代、連合学習は、データを共有せずモデルパラメータを統合する革新的な技術です。本記事では、連合学習の基本概念や利用例、利点、課題を解説します。

このブログ記事では、ニューラルネットワークの基本的な考え方を解説し、入力層、隠れ層、出力層の役割や活性化関数の重要性を詳しく紹介します。データサイエンスに興味がある初心者の方にぴったりの内容です。

時系列データ分析でのトレーニングデータとテストデータの分割方法を解説。ホールドアウト法や交差検証法を活用し、モデルの予測精度を向上させましょう。

機械学習における大域的な説明と局所的な説明の違いを理解し、モデルの信頼性を高める方法を解説します。SHAPやLIMEを使った具体例も紹介し、実践に役立つ知識を得ることができます。

アノテーションの基本と教師あり学習における重要性を解説。データラベル付けの役割、モデル精度への影響、アノテーション作業の課題と対策について学び、高品質なデータセットの構築に役立てましょう。

モダリティとは、データの形式や取得方法を指し、テキスト、画像、音声など様々な形式が存在します。この記事では、各モダリティの処理手法や統合の重要性を詳しく解説します。