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「頻出度B（標準）」の記事一覧

試験によく出る標準的な用語です。

特徴量とは？意味と機械学習での役割をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「機械学習でモデルに入力するために、データの特徴を数値化したもの」
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バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）とは？仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「ニューラルネットワークの出力と正解のズレ（誤差）を、出力層から入力層へ逆方向にたどりながら各層の…
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アノテーションとは？教師データ作成の意味をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「テキスト・画像・音声などのデータに、意味を示すラベル（タグ）を付与して、AIの教師データを作る作業…
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クラスタリングとは？k-means法の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「正解ラベルなしのデータ群を、類似度に基づいて自動でグループ分けする教師なし学習の手法」
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ランダムフォレストとは？仕組み・決定木との違いをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「複数の決定木をランダムに作成し、それぞれの予測結果を多数決（または平均）で統合することで精度を高…
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決定木とは？分類・回帰の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「条件分岐を木構造で繰り返し、データを分類または数値を予測する機械学習の手法」
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ノイズとは？AI・機械学習での意味をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「データに含まれる、本来の傾向やパターンとは無関係な誤差・乱れ」
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過学習（Overfitting）とは？意味と対策をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「機械学習モデルが訓練データに過剰に適合した結果、未知のデータに対する予測精度が低下する現象」
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RNN（リカレントニューラルネットワーク）とは？時系列データ処理の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「中間層にループ構造を持ち、過去の情報を保持しながら時系列データを処理できるニューラルネットワーク…
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CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは？仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「畳み込み層とプーリング層を持ち、画像などのデータから特徴を自動抽出するディープラーニングモデル」
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