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線形SVMとは？概要・数式・実装・応用まで徹底解説
線形SVMとは — 概要と直感 線形SVM（Support Vector Machine）は、与えられたデータを線形分離可能な場合は超平面で分けることを目的とする教師あり学習の手法の一つです。基本的な目的は「クラス間の境 […]
ブースティング徹底解説：AdaBoostから勾配ブースティング、XGBoost/LightGBM/CatBoostの実務運用と解釈性
はじめに：ブースティングとは何か ブースティング（boosting）は、複数の「弱学習器（weak learner）」を組み合わせて、ひとつの強力な予測モデル（strong learner）を構築するアンサンブル学習の一 […]
回帰分析ガイド：OLS/最小二乗法の基礎から回帰診断・正則化・IT実務まで
回帰線とは — 概要 回帰線（回帰直線）は、ある説明変数（または複数の説明変数）と目的変数との関係を数式で表し、データの「傾向」を最もよく表す直線（または平面・超平面）を指します。特に「単回帰」では一つの説明変数に対する […]
GRUとは何か？概要・アーキテクチャ解説とLSTM比較・実務での活用ポイント
GRUとは — 概要 GRU（Gated Recurrent Unit、ゲーテッド・リカレント・ユニット）は、時系列データや系列データの学習に用いられる再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種です。2014年に提案さ […]
GRU（ゲート付き循環ユニット）完全ガイド：基礎・数式・LSTM比較・実装のコツと最新動向
ゲート付き循環ユニット（GRU）とは ゲート付き循環ユニット（Gated Recurrent Unit、略して GRU）は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種で、長期の依存関係を学習しやすくするために「ゲー […]
RNN入門ガイド：時系列データ処理の基礎からLSTM/GRU、Transformer比較まで
RNNとは──時系列・逐次データを扱うニューラルネットワークの基礎 RNN（Recurrent Neural Network、再帰型ニューラルネットワーク）は、時系列データや逐次データ（自然言語、音声、センサーデータなど […]
パーセプトロン入門：線形分類器の基礎から収束定理・歴史と現代への影響まで
パーセプトロンとは — 概要 パーセプトロン（perceptron）は、人工ニューラルネットワークの最も基本的な構成要素であり、線形分類器の一種です。1957年頃にフランク・ローゼンブラット（Frank Rosenbla […]
MLP（多層パーセプトロン）完全解説：基礎構造・活性化関数・学習アルゴリズム・正則化・現代の役割と実践ガイド
はじめに — MLP（Multilayer Perceptron）とは何か MLP（Multilayer Perceptron、マルチレイヤーパーセプトロン）は、最も基本的かつ古典的な人工ニューラルネットワークの一種で、 […]
多層パーセプトロン（MLP）入門から実務まで：構造・学習・正則化・普遍近似定理を徹底解説
多層パーセプトロンとは 多層パーセプトロン（Multilayer Perceptron、略して MLP）は、人工ニューラルネットワークの基本的な構成の一つであり、入力層・1つ以上の隠れ層・出力層からなるフィードフォワード […]
人工ニューラルネットワーク（ANN）完全ガイド：基礎から応用まで、構造・学習・アーキテクチャ・評価・実践を網羅
はじめに — ANN（人工ニューラルネットワーク）とは何か ANN（Artificial Neural Network、人工ニューラルネットワーク）は、生物の脳の神経細胞（ニューロン）の働きを模倣して設計された計算モデル […]