機械学習・データサイエンス
由来: Stanford × DeepLearning.AI / IBM / Google BI
- 教師あり学習: 多層パーセプトロン / 誤差逆伝播法 / ReLU・Softmax / Adam・RMSprop / 正則化(L1, L2, Dropout)— Stanford Advanced Learning Algorithms
- アンサンブル学習: 決定木 / ランダムフォレスト / XGBoost / Bias-Variance トレードオフ
- 教師なし学習: K-Means / 主成分分析(PCA)/ 異常検知(Gaussian分布)— Stanford Unsupervised Learning
- 推薦システム: 協調フィルタリング / Content-Based / Matrix Factorization / Deep Learning ベース
- 強化学習: Q-Learning / Deep Q-Network(DQN)/ ベルマン方程式 / 探索-活用トレードオフ
- 評価指標: F1 / Precision-Recall / ROC-AUC / Confusion Matrix / 交差検証
- BI実装: Looker Studio / Tableau / Power BI ダッシュボード設計— Google BI / IBM Excel