機械学習

Python R

Google Colab によるpython環境構築

機械学習を始めるにあたって、環境を作るのが第一の壁になります。既に作られたライブラリが沢山あるので、python がオススメです。Google が提供するサービスを使うことで、python 環境が簡単に作れます。さらに、性能の良いパソコンを計算に使うことが出来るようになります。
ベイズ統計学

ベイズの定理応用(故障時期の予測)

対数正規分布は、モノが壊れる事象を表すのによく使われます。また、logを取ると正規分布に従うという性質を持ちます。故障の発生時期などをベイズの定理で予測する方法を紹介します。
カーネル法

カーネル法入門

カーネル法の入門記事です。カーネル法を使うメリットデメリットを、回帰分析、カーネル回帰、カーネルリッジ回帰を例に出して簡単に、分かりやすく解説します。。
Python R

勾配の更新に関する問題

シグモイド関数を活性化関数に使うと勾配消失問題が起こると巷で言われているので確かめてみます。勾配消失の解決策として、シグモイドでなくて、relu関数を使うと良いと言われますが、本当か検証します。 また、勾配爆発問題が起こる状況を再現し、解決策を解説します。
機械学習

ニューラルネットワークの話

ニューラルネットワークについての小話です。計算グラフを用いて、ニューラルネットワークモデルを表します。分類問題をニューラルネットワークで解く実験もしています。
機械学習

誤差逆伝搬法

誤差逆伝搬法の解説記事です。連鎖律と微分の定義を知ってれば当たり前だね~と納得できます。知らなくても何とかなります。
機械学習

計算グラフと関数の合成

機械学習を勉強する上で、計算グラフの概念を知っているとモデルの理解が楽になります。多クラス分類の問題を例に、微分の計算練習をしながら計算グラフを理解しましょう。
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