AI_用語辞典

深層学習における効率的な学習手法、コントラスティブ・ダイバージェンスを解説。複雑なデータからパターンを見つけ出し、AIモデルを効率的に学習させる仕組みをわかりやすく紹介します。

ビジネスデータ分析で次元削減を活かす マーケティングや顧客分析など、ビジネスにおけるデータ分析で次元削減がどのように活用されているか解説。意思決定をサポートするデータ分析手法として、次元削減の重要性を紹介します。

線形回帰で簡単予測！ 機械学習入門に最適。広告効果測定や不動産価格予測など、様々な場面で活用できます。少ないデータでも高精度な予測が可能です。

AEは、変分ベイズ推論に基づいた生成モデルです。エンコーダとデコーダから構成され、潜在空間に確率分布を導入することで、多様なデータを生成できます。機械学習における生成モデルの基礎知識を深めるために、ぜひご覧ください。

AIがデータを理解する仕組みを解説！ ボルツマンマシンと制限付きボルツマンマシンとは？初心者にもわかりやすく、それぞれの違いや特徴を詳しく解説します。機械学習に興味がある方は必見です。

重回帰分析とは？複数の要因が結果に与える影響を数値化し、予測モデルを構築する統計手法です。単回帰分析との違いや、ビジネス・研究における活用事例を解説。

単回帰分析とは？ 2つのデータの関係性を調べる統計学の手法です。勉強時間とテストの点数など、シンプルな関係性をモデル化し、予測に役立ちます。機械学習の基礎としても重要です。

深層学習の学習を加速させる！バッチ正規化とは？ ニューラルネットワークの学習を安定化させ、精度向上に貢献するバッチ正規化を解説。他の正規化手法との違いやメリットも詳しくご紹介します。

生成AIの心臓部、ニューロンとは？ 人間の脳を模倣したニューロンが、文章や画像生成を可能にする仕組みを解説。AIの進化を支える基盤技術を分かりやすく紹介します。

RNNで未来を予測！ 時系列データの分析に強いRNN。株価予測や気象予測など、様々な分野での応用事例を交えながら、深層学習の基礎知識から、RNNの仕組み、RNNについて体系的に学びたい方におすすめです。