星野クォンタ

データ分析や機械学習の初心者にもわかりやすく、リッジ回帰のメリットや具体的な活用シーンを解説。過学習対策に悩んでいる方必見！

データを自動分類！クラスタリングとは、データを似た特徴を持つグループに分ける技術です。マーケティングや医療など、様々な分野で活用され、より効果的な分析を可能にします。

回帰分析とは？ データ分析の基本！売上予測やマーケティングに役立つ回帰分析をわかりやすく解説。単回帰分析、重回帰分析、活用事例も紹介。

AIモデルの性能を左右する「ハイパーパラメータ」とは？初心者向けに、その種類や調整方法を分かりやすく解説。適切な設定で、あなたのAIモデルを最大限に活用しましょう。

バックプロパゲーションとは、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムです。AI、機械学習、深層学習に興味のある方は必見！ 誤差逆伝播法を用いて、ネットワークのパラメータを効率的に調整する方法を解説します。

AI初心者向け！フィードフォワードニューラルネットワークとは？仕組みや特徴を分かりやすく解説。パターン認識や分類問題への応用事例も紹介。

データマイニングとは？初心者向けに、大量のデータから価値ある情報を抽出する技術を解説。ビジネスや医療など、様々な分野での活用事例も紹介。データ分析、機械学習に興味がある方必見です。

天気予報から金融市場、マーケティングやリスク管理まで、確率モデルが活躍する場面を多数紹介。AIがどのように私たちの生活を支えているのかを解説。

データセットとは？ AIや機械学習で欠かせないデータの集まりです。この記事では、データの種類、作成方法、活用例を初心者にもわかりやすく解説します。

AIが訓練データ（トレーニングデータ）に過度に適応しすぎると、新しいデータに対する汎化性能が低下する「過学習」という問題について詳しく解説しています。