AI [ディープラーニング]損失関数はどうして必要なのか
ディープラーニングでは、何故損失関数を使うのかを解説します。
AI python [Python]リスト型と辞書型
Pythonには、整数型、文字列型や浮動小数点型などの変数の型があります。今記事では、リスト型と辞書型について解説します。
AI [ディープラーニング]交差エントロピー誤差とは
ディープラーニングを学習していくと、交差エントロピー誤差というのに出会うと思います。交差エントロピー誤差って何？ってなって、手が止まった人もいると思います。今回は、そういう人に向けて交差エントロピー誤差とディープラーニングでの使い方について解説します。
趣味 [将棋初心者]将棋の上達方法４選
将棋始めたけどどうやったら強くなれるのっていう人に向けて、プロ棋士や強豪の人たちの意見を参考にして上達法を4つ紹介したいと思います。
AI [ディープラーニング]ソフトマックス関数とは
ディープラーニングを学習していると、ソフトマックス関数というのに出会うかもしれません。この関数分かんないんだけど…ってなって、ディープラーニングの学習が行き詰ってしまったという人もいると思います。この関数ってなんやねんという疑問に答えるために、今回はソフトマックス関数についてディープラーニングからの観点で解説します。
python [Python]Numpyのexp関数について
Numpyのexp関数について解説します。
科学 [数学]ネイピア数eとは
高校でネイピア数を習うと思います。自分の高校の時の教科書だと極限の式を並べて出てきたのがネイピア数eという風な感じでした。正直、そんなの見ても結局のところネイピア数って何なの？っていう疑問が残ったままでした。今回はネイピア数eの正体を高校数学でも分かるように解説します。
python [Python]Numpyのwhere関数について
Numpyのwhere関数について、具体的な使用例も含めて解説します。
python [Python]Numpyのdot関数について
配列の演算を行うNumpyのdot関数について解説します。
AI [機械学習]データの標準化はなぜするのか
機械学習では、基本的にデータを標準化します。ここでは、なぜデータを標準化しなければいけないのかについて解説します。
その他 ワーキングメモリーとは何か
ワーキングメモリーという言葉を聞いたことがある人もいると思います。ワーキングメモリは鍛えた方がいいとか、高いと上達速度が上がるとかいろいろ言われています。今回はそもそもワーキングメモリーって何なのかについて解説します。
科学 [化学]水より氷の方が体積が大きくなるのはなぜか
中学校で体積は固体＜液体＜気体のように固体から気体になるほど大きくなると教わります。それと同時に水だけは特別に固体の方が液体よりも体積が大きくなるとも言われたと思います。水は身近な分この特徴は覚えやすいですけど、実際考えてみると不思議ですよね。今回は、なぜ水は氷の方が体積が大きくのなるのかについて解説します。
python [Python]np.zeros()関数
Numpyのzeros関数について解説します。概要Numpyのzeros関数は要素が0のみの配列を生成する関数です。APIドキュメントでは以下のようになっています。numpy.zeros(shape, dtype = None, order...
AI [ディープラーニング]train_test_splitについて
ディープラーニングを学習していると、train_test_split()という関数に遭遇しました。最初見たときは「この名前が長い関数何？」と思いました。今回はそんな名前の長いtrain_test_split関数について解説します。訓練とテス...