人工知能 基礎から機械学習まで「AIのキホン」
(特別無料公開版)

人工知能 基礎から機械学習まで「AIのキホン」(特別無料公開版)

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弊社の代表が執筆した書籍の一部を抜粋し、特別に無料で公開している資料です。
AIの検討を進めるにあたり必要な基礎的な知識について、わかりやすい例を用いて解説しています。
これから具体的にAIを活用した課題解決の検討を進めるという方はもちろん、将来的に検討したいという方は是非ご一読ください。

掲載内容

  1. はじめに
  2. 人工知能の全体像(AI Overview)
  3. ディープラーニングの歩み 
  4. 機械学習のしくみ 機械学習とは?
  5. ミニバッチ学習法
  6. ホールドアウト法
  7. 正解率と再現率と精度
  8. 過学習と汎化誤差
  9. バリアンスとバイアス
  10. アクティブラーニング
  11. 機械学習と深層学習の違い
  12. ニューラルネットワークとは
  13. シグモイドニューロン
  14. 誤差逆伝搬(Back propagation)
  15. 機械学習アルゴリズムとディープラーニングの違い
  16. 機械学習の学習データはどれくらいの量が必要か
  17. 学習データの品質
  18. データクレンジングの自動化
  19. ImageNetとILSVRC
  20. 学習済みモデル(Pre-trained models)
  21. 水増しと転移学習~少ないデータで学習できる方法~
  22. 転移学習(Transfer learning)
  23. 転移学習の方法

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