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【耳で学ぶG検定】
第34話「ディープラーニングの概要⑤」
〜AIの成績表:予測の「ズレ」を測る物差し〜
料理の塩加減調整からAIの学習まで!「ちょっと薄いかな」「今度は濃すぎた」という日常の感覚が、実はAIの誤差関数と同じ仕組みです。
気温予測では平均二乗誤差、犬猫判定では交差エントロピー誤差──問題によって使い分ける2つの代表的な誤差関数を、身近な例で分かりやすく解説。AIが「どれだけ正解に近づいているか」を数値化する成績表の秘密に迫ります。
🔑【今回のキーワード】
・誤差関数の基本概念
・平均二乗誤差関数(回帰問題)
・交差エントロピー誤差関数(分類問題)
・2乗する理由(プラスマイナス打ち消し防止・大きな誤差への重いペナルティ)
・確率分布のズレ測定
・対数計算による厳しい評価
【G検定に役立つ書籍】※試験対策はこの3冊があれば十分
◾️ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第3版
※公式テキストなので、まずは目を通した方がいい一冊
書籍版
電子書籍版
◾️ 最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版
※問題と解説のバランスがよく分かりやすい。
書籍版
電子書籍版
◾️ ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格テキスト
※赤いシートがついてきてキーワードが隠せるので覚えやすい
書籍版
電子書籍版
【耳で学ぶG検定】
第34話「ディープラーニングの概要⑤」
〜AIの成績表:予測の「ズレ」を測る物差し〜
料理の塩加減調整からAIの学習まで!「ちょっと薄いかな」「今度は濃すぎた」という日常の感覚が、実はAIの誤差関数と同じ仕組みです。
気温予測では平均二乗誤差、犬猫判定では交差エントロピー誤差──問題によって使い分ける2つの代表的な誤差関数を、身近な例で分かりやすく解説。AIが「どれだけ正解に近づいているか」を数値化する成績表の秘密に迫ります。
🔑【今回のキーワード】
・誤差関数の基本概念
・平均二乗誤差関数(回帰問題)
・交差エントロピー誤差関数(分類問題)
・2乗する理由(プラスマイナス打ち消し防止・大きな誤差への重いペナルティ)
・確率分布のズレ測定
・対数計算による厳しい評価
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