データ前処理– category –
機械学習・ディープラーニングのためのデータ前処理に関する用語を解説します。正規化、標準化、バッチノーマライゼーション、特徴量エンジニアリングなど、データを最適化するための重要な技術を紹介します。
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バッチノーマライゼーション(Batch Normalization)
バッチノーマライゼーションとは? バッチノーマライゼーション(Batch Normalization)とは、ディープラーニングにおける学習の安定化と高速化を目的とした手法です。各層の入力データを標準化(Normalization)することで、勾配消失問題を抑制し、AIは学... -
特徴量エンジニアリング(Feature Engineering)
特徴量エンジニアリングとは? 特徴量エンジニアリングとは、機械学習モデルの性能を向上させるために、適切なデータの特徴を作成・選択・変換するプロセス です。モデルが学習しやすい形にデータを加工することで、精度向上や過学習の抑制が期待できます...
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