機械学習の基礎 データの前処理とは？AI開発の8割を占める下ごしらえ
AIプロジェクトの8割を占めるといわれるデータの前処理を初心者向けに解説。欠損値・外れ値の処理、正規化、特徴量エンジニアリングまで、モデルの精度を左右する下ごしらえの実際を紹介します。
機械学習の基礎
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機械学習の基礎 過学習とは？丸暗記でわかる機械学習の落とし穴
過学習（オーバーフィッティング）を「テスト前の丸暗記」にたとえて初心者向けに解説。起きる原因、学習曲線での見分け方、正則化・ドロップアウト・早期終了などの対策までまとめて理解できます。
機械学習の基礎 CNNを窓拭きで理解する–画像認識AIが「見ている」もの
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のフィルタ・プーリング・特徴マップを、窓を小さな雑巾で拭いていく動作に例えて視覚的に解説する。
機械学習の基礎 AIの「公平さ」問題–なぜモデルが差別を学んでしまうのか
「AIって感情がないから、人間より公平なんじゃないの？」──そう思っている人は多い。でも現実は少し違う。今回はAIが差別的な判断をしてしまう「AIバイアス」という問題を、実際の事件をケーススタディにしながら、やさしく解説していくぞ。「トカゲ...