「学習」の記事一覧
[機械学習のはじめ方] Part34: 最適化手法(SGD, Adam, RMSprop)
[機械学習のはじめ方] Part33: 損失関数(MSE, CrossEntropyなど)
[機械学習のはじめ方] Part32: 活性化関数の選び方(ReLU, Tanh, Sigmoid)
[機械学習のはじめ方] Part31: 多層パーセプトロン(MLP)と誤差逆伝播
[機械学習のはじめ方] Part30: 単純パーセプトロンの理論
[機械学習のはじめ方] Part29: t-SNE・UMAPの違いと使い分け
[機械学習のはじめ方] Part28: PCA(主成分分析)の考え方と可視化
[機械学習のはじめ方] Part27: DBSCANと密度に基づくクラスタリング
[機械学習のはじめ方] Part26: 階層クラスタリングとデンドログラム
[機械学習のはじめ方] Part25: k-meansクラスタリングと初期値の影響