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目次モンテカルロ法（Monte Carlo Method）モンテカルロ法（Monte Carlo Method）関連用語モンテカルロ法（Monte Carlo Method）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 モンテカルロ法（Monte Carlo Method） モンテカルロ法（Monte Carlo Method）とは、統計的なシミュレーション手法の一つでランダムなサンプルデータを生成して、その結果をもとに数値計算や問題解決を行う方法です。主に、解析的に解くことが難しい複雑な数値問題を解くために使 ...

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目次ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）関連用語ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 ミニバッチ学習（Mini-batch Learning） ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）とは、機械学習モデルの訓練においてデータセットを小さなグループ（ミニバッチ）に分けて学習を行う手法です。モデルは、データ全体ではなく、各ミニバッチに対して誤差を計算し、パラメー ...

目次L2正則化（L2 Regularization）L2正則化（L2 Regularization）関連用語L2正則化（L2 Regularization）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 L2正則化（L2 Regularization） L2正則化（L2 Regularization）とは、機械学習モデルが過学習するのを防ぐために使用される手法の一つでモデルのパラメータ（重み）の二乗和にペナルティを加えることで、過度に複雑なモデルになるのを防ぎます。L2正則化（L2 Regularization） ...

目次L1正則化（L1 Regularization）L1正則化（L1 Regularization）関連用語L1正則化（L1 Regularization）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 L1正則化（L1 Regularization） L1正則化（L1 Regularization）とは、機械学習モデルが過学習するのを防ぐために使用される手法の一つで、モデルのパラメータ（重み）の絶対値の合計にペナルティを加えることで、モデルをシンプルにする効果があります。L1正則化（L1 Regularizat ...

目次ユーザーの発話理解（User Utterance Understanding）ユーザーの発話理解（User Utterance Understanding）関連用語ユーザーの発話理解（User Utterance Understanding）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 ユーザーの発話理解（User Utterance Understanding） ユーザーの発話理解（User Utterance Understanding）とは、ユーザーが発した言葉や文章をAIシステムが正確に解釈し、その ...

目次MAE（Mean Absolute Error）MAE（Mean Absolute Error）関連用語MAE（Mean Absolute Error）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 MAE（Mean Absolute Error） MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）とは、予測モデルが出した結果と実際の値とのズレを測るための指標です。回帰モデルなど、数値を予測するタスクにおいて、モデルの精度を評価するために使われます。 MAE（Mean Absolute Error ...

目次モメンタム法（Momentum Method）モメンタム法（Momentum Method）関連用語モメンタム法（Momentum Method）やさしい解説AI関連の用語集【まとめ】 モメンタム法（Momentum Method） モメンタム法（Momentum Method）とは、機械学習の最適化アルゴリズムの一種でモデルの重みを更新する際に過去の更新方向を考慮することで、学習の速度と精度を向上させる手法です。通常の勾配降下法では、現在の勾配のみに基づいて重みを更新しますが、モメンタム法では「モメ ...

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