テキスト分類
FlowHuntのテキスト分類コンポーネントでワークフローに自動テキスト分類を導入しましょう。AIモデルを活用して、入力テキストをユーザー定義のカテゴリに簡単に分類できます。チャット履歴やカスタム設定のサポートにより、文脈に沿った正確な分類が可能となり、ルーティング、タグ付け、コンテンツモデレーションなどのタスクに最適...
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AI
Classification
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Classification
k-近傍法（K-Nearest Neighbors）
k-近傍法（KNN）アルゴリズムは、機械学習における分類や回帰タスクで使用される非パラメトリックな教師あり学習アルゴリズムです。'k'個の最も近いデータポイントを見つけ、距離指標や多数決を利用して予測を行うことで、そのシンプルさと多用途性で知られています。...
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Machine Learning
KNN
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LightGBM
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）は、Microsoftによって開発された高度な勾配ブースティングフレームワークです。分類、ランキング、回帰などの高性能な機械学習タスク向けに設計されており、大規模データセットを効率的に処理しながら、最小限のメモリ消費と高い精度を実現します...
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LightGBM
Machine Learning
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クロスエントロピー
クロスエントロピーは、情報理論と機械学習の両方で重要な概念であり、2つの確率分布間の乖離を測定する指標として機能します。機械学習においては、予測出力と正解ラベルとの不一致を定量化する損失関数として使用され、特に分類タスクでモデル性能の最適化に役立ちます。...
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Cross-Entropy
Machine Learning
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トップk精度
トップk精度は、真のクラスが上位k個の予測クラス内に含まれているかどうかを評価する、機械学習の評価指標です。マルチクラス分類タスクにおいて、より包括的かつ柔軟な指標を提供します。...
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AI
Machine Learning
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ナイーブベイズ
ナイーブベイズはベイズの定理に基づく分類アルゴリズムのファミリーで、特徴量が条件付きで互いに独立であるという単純化した仮定のもと条件付き確率を適用します。それにもかかわらず、ナイーブベイズ分類器は効果的でスケーラブルであり、スパム検出やテキスト分類などの用途で利用されています。...
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Naive Bayes
Classification
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機械学習におけるリコール（再現率）
機械学習におけるリコール（再現率）について探ります。リコールはモデルの性能評価において重要な指標であり、特に正例を正しく識別することが重要な分類タスクで不可欠です。その定義、計算方法、重要性、ユースケース、改善戦略について学びましょう。...
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Machine Learning
Recall
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教師あり学習
教師あり学習は、機械学習や人工知能における基本的なアプローチで、アルゴリズムがラベル付きデータセットから学習し、予測や分類を行います。そのプロセス、種類、主要なアルゴリズム、応用例、課題について探ります。...
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Supervised Learning
Machine Learning
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教師あり学習
教師あり学習は、アルゴリズムがラベル付きデータで訓練され、新しい未知のデータに対して正確な予測や分類を行う、AIや機械学習の基本的な概念です。その主要な要素、種類、利点について学びましょう。...
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AI
Machine Learning
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曲線下面積（AUC）
曲線下面積（AUC）は、機械学習における基本的な指標で、二値分類モデルの性能を評価するために使用されます。AUCは、受信者動作特性（ROC）曲線の下の面積を計算することで、モデルが正例と負例を区別する全体的な能力を定量化します。...
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Machine Learning
AI
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決定木
決定木は、意思決定や予測分析において強力かつ直感的なツールであり、分類や回帰タスクの両方で使用されます。その木構造は解釈が容易で、機械学習、金融、医療など幅広い分野で広く活用されています。...
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Decision Trees
Machine Learning
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勾配ブースティング
勾配ブースティングは、回帰や分類のための強力な機械学習のアンサンブル手法です。意思決定木などのモデルを順次構築し、予測の最適化、精度向上、過学習の防止を実現します。データサイエンスの競技やビジネスソリューションで広く活用されています。...
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Gradient Boosting
Machine Learning
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混同行列（コンフュージョンマトリックス）
混同行列は、機械学習における分類モデルの性能評価ツールです。真陽性・偽陽性・真陰性・偽陰性を詳細に可視化し、特に不均衡なデータセットで精度以上の洞察を提供します。...
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Machine Learning
Classification
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対数損失（Log Loss）
対数損失（ログ損失／クロスエントロピー損失）は、機械学習モデルの性能を評価するための主要な指標であり、特に2値分類において、予測確率と実際の結果の乖離を測定し、不正確または過度に自信のある予測をペナルティとして評価します。...
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Log Loss
Machine Learning
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判別モデル
判別型AIモデルについて学びましょう。これらはクラス間の決定境界をモデル化することで分類・回帰を行う機械学習モデルです。その仕組み、利点、課題、NLPやコンピュータビジョン、AI自動化への応用を解説します。...
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Discriminative Models
AI
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分類器
AI分類器は、入力データにクラスラベルを割り当て、過去のデータから学習したパターンに基づいて情報をあらかじめ定義されたクラスに分類する機械学習アルゴリズムです。分類器はAIやデータサイエンスの基礎的なツールとして、さまざまな業界で意思決定を支えています。...
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AI
Classifier
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