Aleatoric UncertaintyとEpistemic Uncertaintyを理解する
深層学習モデルは高い予測精度を実現しますが、「その予測がどれくらい信頼できるか」...
深層学習における順伝播と誤差逆伝播を行列形式で理解する
深層学習の学習プロセスは、順伝播(Forward Propagation) と ...
【python】多変量時系列の部分時系列(sliding window)を実装する
時系列分析を実務で行う際に、ほとんどのパターンでは、多変量を対象とした時系列の解...
【python】カテゴリ変数をOne-Hot-encoding化する
カテゴリ変数をOne-Hot-Encoding化することは、機械学習やデータサイ...
単語の分散表現(Word Embedding)とは？理論と実装を解説
単語の分散表現(Word Embedding)とは、単語を固定長の密なベクトルと...
【PyTorch】自作Datasetの作り方を完全解説
PyTorchで自作のDatasetを作る方法について解説していきます。PyTo...
【深層学習】Attention機構の理論と実装に入門する
Attention機構は、入力データに対して「注目すべき箇所」を動的に特定する仕...
【scikit-learn】データの標準化と正規化する方法とスケールを元に戻す方法
機械学習モデルにデータを入力するとき、前処理としてデータを標準化(Standar...
行列とベクトルのノルムとは？L1・L2・フロベニウスノルムを解説
ノルム(norm)は、ベクトルや行列の「大きさ」を測る関数です。機械学習では正則...
【深層学習】埋め込み(Embedding)や埋め込み層の仕組みと実装を理解する
埋め込みとは、自然言語処理(Natural Language Processin...