クラスタ（Cluster） クラスタ（Cluster） とは、データを「似たもの同士のグループ」にまとめたものです。 クラスタリング（Clustering）は、機械学習（特に教師なし学習）の代表的な手法で、「正解ラベルがない状態で、自然なまとまりを見つける」ために使われます。 具体例としては下記の３つがあげられます。 顧客を「行動パターン」で分類（例：購買データからVIP顧客・新規顧客などを自動分類） 画像の類似度によってグループ化 ドキュメントの話題ごとの分け方（自然言語処理） クラスタ（Cluster ...

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search） モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）は、ゲームや意思決定の問題で、「最善の手」を見つけるための探索アルゴリズムです。特に囲碁や将棋など、選択肢が膨大な場面で有効で、AlphaGoでも使用されたことで有名です。 モンテカルロ木探索の特徴は下記の通りです。 完全な読み切り（全通りの探索）が困難な問題に対して有効 計算資源に応じて性能が上がる（「思考時間」が長いほど強くなる） ランダムにプレイアウト（試し打ち） ...

SNSやWEBに投稿する画像や動画をもっと簡単に高品質のものを作りたいと考えている方も多いのではないでしょうか？ ショートQ&Aコーナー AIツールの活用は難しいのかな？ AIツールを使いこなせるかな？ 簡単に画像や動画を作りたい！ 【無料相談受付中!!】AI活用に関する相談はコチラから！ こんな疑問や考えをお持ちの方におすすめのAIツールの1つが「Pollo.ai」です。 この記事では、Pollo.aiの使い方から商用利用時の注意点、料金プランなど詳しく解説していきます。 それでは、Pollo.aiとは ...

ベイズ推論（Bayesian Inference） ベイズ推論（Bayesian Inference） とは、「新しいデータを得たときに、確率的に信念（仮説）を更新していく方法」です。数学的には、ベイズの定理に基づいています。 【AIでの活用例】 スパムフィルター（メールがスパムである確率を算出） ベイズネットワークによる因果関係推定 強化学習やロボット工学でも「不確実性を扱う方法」として使われる ベイズ推論（Bayesian Inference）関連用語 ベイズ推論（Bayesian Inference ...

交差検証（Cross-Validation） 交差検証（Cross-Validation）は、モデルの性能をより正確に評価するための方法のひとつです。 基本の仕組み データを「複数の分割（フォールド）」に分けて1つをテスト用、残りを学習用に使う。 これを分割の回数だけ繰り返して、すべてのデータが1度はテストされるようにする。 最後に、それらのテスト結果を平均して評価を出す。 これにより、たまたま良かった／悪かったという偏りを防ぎ、モデルの「本当の実力（汎化性能）」を安定的に評価できます。 代表的な手法 K ...

テストセット（Test Set） テストセット（Test Set）は、学習済みのAIモデルの「性能を評価するため」に使うデータの集合です。 ポイントは、「テストセットのデータは、モデルの学習（トレーニング）には一切使わない」こと。つまり、初めて見るデータに対して、AIがどれだけ正しく答えられるかを測るためのデータです。 モデルがトレーニングセットではうまく動くけど新しいデータでは失敗することがあります。そうした「過学習（オーバーフィッティング）」の確認にも使われます。 テストセット（Test Set）関連 ...

トレーニングセット（Training Set） トレーニングセット（Training Set）とは、AIや機械学習モデルを「学習させるため」に使うデータの集合のことです。 モデルはこのデータを見て、特徴（パターン）を覚え、予測や分類の方法を学びます。まさに「AIの先生」みたいな役割を果たすデータです。 例えば、手書き数字を認識するAIを作るときを例にします。 トレーニングセット：沢山の「手書き画像」と「正解の数字（ラベル）」のセット モデルはこの情報を元に「この形なら7だな」のように学んでいきます。 トレ ...

MSE（平均二乗誤差） MSE（Mean Squared Error：平均二乗誤差）は、それぞれのデータに対して実際の値と予測値の差の二乗を計算しその総和をとり、データの総数で割った値です。 誤差を2乗することで「大きなズレをより強く評価」するようになります。外れ値（極端なミス）に敏感なのが特徴です。 MSE（平均二乗誤差）関連用語 MSE（平均二乗誤差）に関連する単語は以下の通りです。 誤差関数（Error Function） 最小二乗法（Least Squares） 外れ値（Outlier） MSE（ ...

MAE（平均絶対誤差） MAE（Mean Absolute Error：平均絶対誤差）は、予測値と実際の値のズレ（誤差）をすべて「絶対値」にして平均した指標です。 ズレの大きさそのものをシンプルに捉えることができ直感的にわかりやすいのが特徴です。 MAE（平均絶対誤差）関連用語 MAE（平均絶対誤差）に関連する単語は以下の通りです。 誤差（Error） 絶対値（Absolute Value） 損失関数（Loss Function） MAE（平均絶対誤差）やさしい解説 MAE（平均絶対誤差）は、「どれくらい ...

RMSE（二乗平均平方根誤差） RMSE（Root Mean Square Error：二乗平均平方根誤差）は、予測値と実測値のズレを評価するための代表的な誤差指標のひとつです。 統計・機械学習・AIの分野で、「モデルの予測がどれくらい実際とズレているか？」を数値化するためによく使われます。 【簡単な計算方法】 各データ点で、予測値と実際の値の差を出す（誤差） それを 2乗 してすべて足し合わせる（大きな誤差を強調） 全体の数で割って 平均 その 平方根 をとる（ルートをとる） ※RMSEは、このMSEの ...