Kaggle タイタニック号生存予測Kaggleコンペティションは、多くの人からデータサイエンスのスキルを磨く絶好の場と紹介されています。コンペティションを通して様々な手法やアルゴリズムを試すことができ、また、同じ課題に取り組む他のデータサイエンティストとの交流を通じて、新しい視点や技術を学ぶことができます。 タイタニック号の生存予測は入門編と有名なコンペです。コンペの参加方法については下記の参照などに紹介されています。kaggleの内容は英語で書かれていますが、下記は日本で説明されています。 参照：タイタニック号生存予測...

最適解を見つける勾配降下法活性化関数は、ニューラルネットワークにおけるニューロンの働きを支える重要な要素であり、入力信号を次の層に効果的に伝える役割を持っています。この関数は、シンプルな数学的処理を通じて、複雑なデータパターンを学習するための基礎を形成します。特に、非線形性を導入することで、モデルは多様なデータセットに適応でき、より豊かな表現力を獲得します。活性化関数の選択は、ネットワーク全体のパフォーマンスに直接影響を与えるため、適切な関数を用いることが成功の鍵となります。シグモイド関数は、入力信号を滑らかに変換し、ニューラルネット...

最適解を見つける勾配降下法勾配降下法は重みの値を最適化する手法です。ニューラルネットワークの各層の重みを繰り返し調整することによって、予測結果と正解ラベルの間の誤差を小さくしていくことが学習です。...

サポートベクトルマシン(support vector mashine )サポートベクタマシン（SVM）はデータ分類の代表的な手法で、優れたパターン認識性能を持つ手法です。 二次元、三次元の関数、あるいは多次元の「超平面」を境界線（境界面）として、線形分離不可能なデータを高次元の空間に写して線形分離することで分離するアルゴリズムです。参照：機械学習の定番「サポートベクターマシン（SVM）」を高校生でもわかるよう解説...