AI Technology Community
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線形回帰(linear regression)
05-15 22:44
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論理回帰(logistic regression)
05-15 22:44
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対数損失関数(Log Loss)
05-15 22:44
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機械学習(machine learning)
05-15 22:44
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平均二乗誤差(MSE,Mean Squard Error)
05-15 22:44
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指標(metric)
05-15 22:45
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Metrics API (tf.metrics)
05-15 22:45
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小ロット(mini-batch)
05-15 22:45
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モデル(model)
05-15 22:45
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モデルトレーニング(model training)
05-15 22:45
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運動量(Momentum)
05-15 22:46
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多カテゴリ分類(multi-class classification)
05-15 22:46
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NaNトラップ(NaN trap)
05-15 22:46
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負のクラス(negative class)
05-15 22:46
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ニューラルネットワーク(neural network)
05-15 22:46
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ニューロン(neuron)
05-15 22:46
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標準化(normalization)
05-15 22:46
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
