二値分類
二値分類とは、データを「はい/いいえ」や「スパム/非スパム」のように2つのカテゴリのいずれかに振り分ける機械学習の基本的なタスクです。メールの迷惑メール判定や医療の病気有無の予測など、多様な分野で活用されています。
予測モデルのAI用語一覧
4件予測モデルに関するAI用語を4件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
構造化予測
構造化予測とは、単一のスカラー値ではなく、木構造やグラフ、系列データといった複雑で相互依存関係にある出力構造を一度に予測する機械学習の手法です。自然言語の構文解析や画像セグメンテーションなどで広く活用されています。
アンサンブル学習
アンサンブル学習とは、複数の機械学習モデルを組み合わせて、単一のモデルよりも高精度で安定した予測や分類を行う手法です。バギングやブースティングなどの代表的な手法があり、Kaggleなどのコンペティションでも広く活用されています。
勾配ブースティング
勾配ブースティングは、複数の決定木を段階的に組み合わせることで高い予測精度を実現する機械学習アルゴリズムです。前のモデルの誤差を次のモデルが学習して補正していく仕組みを持ち、表データを使った分類や回帰のコンペティションなどで広く活用されています。