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「頻出度C（応用）」の記事一覧

応用情報や午後の記述試験で差がつく詳細用語です。

ROC曲線とは？真陽性率・偽陽性率・AUCの意味をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「2クラス分類モデルの判定しきい値を変化させたときの真陽性率と偽陽性率の関係をプロットした曲線」
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再現率（Recall）とは？意味と計算式をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「実際に陽性（正例）であるデータのうち、モデルが正しく陽性と予測できた割合」
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適合率（Precision）とは？意味と計算式をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「モデルが『陽性』と予測した件数のうち、実際に陽性だった件数の割合」
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正解率（Accuracy）とは？混同行列での計算方法をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「分類モデルの全予測のうち、正しく予測できた割合」
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活性化関数とは？種類と役割をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「ニューロンが受け取った入力の合計値を変換し、次のニューロンへ渡す出力値を決定する関数」
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サポートベクターマシン（SVM）とは？マージン最大化の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「データを2つのグループに分類するための境界線を、最も余裕（マージン）が大きくなるように引く機械学習…
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転移学習とは？仕組みとファインチューニングとの違いをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「ある領域で学習済みのAIモデルを、別の領域に再利用して効率的に学習させる手法」
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学習曲線（Learning Curve）とは？過学習・未学習の診断法をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「機械学習モデルの訓練の進行に伴う精度（または誤差）の変化をグラフにしたもの」
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Few-shot（フューショット）とは？例示ありの学習手法をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「AIに少数の入出力例を提示することで、目的のタスクをより正確に実行させるプロンプト手法」
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Zero-shot（ゼロショット）とは？例示なしでAIに指示する手法をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「AIに具体的な例を一切与えず、指示（プロンプト）だけで回答させる手法」
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