Algorithms

Q学習
Q学習

Q学習

Q学習は人工知能（AI）および機械学習、特に強化学習の分野における基本的な概念です。エージェントが報酬やペナルティによるフィードバックを通じて相互作用し、最適な行動を学習することで、時間とともに意思決定を改善します。...

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AI Reinforcement Learning +3
ブースティング
ブースティング

ブースティング

ブースティングは、複数の弱学習器の予測を組み合わせて強力な学習器を作成し、精度を向上させながら複雑なデータに対応する機械学習手法です。主要なアルゴリズム、利点、課題、実世界での応用について学びましょう。...

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Boosting Machine Learning +3
強化学習
強化学習

強化学習

強化学習（RL）は、機械学習の一分野であり、エージェントが環境内で一連の意思決定を行い、報酬や罰則というフィードバックを通じて最適な行動を学習することに焦点を当てています。強化学習の主要な概念、アルゴリズム、応用例、課題について探ってみましょう。...

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Reinforcement Learning AI +5
強化学習（RL）
強化学習（RL）

強化学習（RL）

強化学習（RL）は、エージェントが行動し、フィードバックを受け取ることで意思決定を学習する、機械学習モデルの訓練手法です。報酬やペナルティという形で得られるフィードバックが、エージェントのパフォーマンス向上を導きます。RLは、ゲーム、ロボティクス、金融、ヘルスケア、自動運転車など幅広い分野で活用されています。...

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Reinforcement Learning Machine Learning +3
決定木
決定木

決定木

決定木は、入力データに基づいて意思決定や予測を行うために使用される教師あり学習アルゴリズムです。内部ノードはテスト、枝は結果、葉ノードはクラスラベルや値を表す、木構造として視覚化されます。...

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AI Machine Learning +3
勾配降下法
勾配降下法

勾配降下法

勾配降下法は、機械学習や深層学習で広く用いられる基本的な最適化アルゴリズムで、モデルのパラメータを反復的に調整することでコスト関数や損失関数を最小化します。ニューラルネットワークなどのモデル最適化に不可欠であり、バッチ、確率的、ミニバッチ勾配降下法などの形式で実装されます。...

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Machine Learning Deep Learning +3