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Machine Learning

Overview​

このセクションでは、機械学習（Machine Learning）に関連する理論、アルゴリズム、実践的なアプローチ、ツールに関する情報を包括的にまとめています。
機械学習は、データを活用してパターンを発見し、予測モデルを構築するための技術であり、現代のAIやデータサイエンスにおいて重要な役割を果たしています。

セクション内容​

  • 基礎理論: 機械学習の基本概念、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの理論的背景。
  • アルゴリズム: 線形回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、主要な機械学習アルゴリズムの解説。
  • ディープラーニング: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、生成モデル（GAN）など、ディープラーニングの詳細。
  • モデル評価: モデルの評価方法、過学習の防止、ハイパーパラメータチューニングなど。
  • ツールとフレームワーク: TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの機械学習ツールとフレームワークの使用方法。
  • 実践ガイド: 機械学習プロジェクトの実装例、データセットの前処理、モデルのデプロイメント方法。