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データの型で、タプルの特徴は
()で囲われ、イミュータブルである。
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強化学習のエピソードとは
一連の行動のまとまり
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ロジスティック回帰の特徴
シンプルで計算負荷が小さい。出力を確率として認識できる。
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双方向RNNはどのようなときに使うか
未来の予測ではなく、既に手元にあるデータから何らかの予測をする場合
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深層学習の4つの基本モデルを答えよ
全結合型ニューラルネットワーク、自己符号化器(autoencoder)、畳み込みニューラルネットワーク(convolutional nn)、再帰型ニューラルネットワーク(recurrent nn)
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ReLU関数とはどんな関数か
Rectified Linear Unitの略で、x≦0の時0を、x>0の時xを出力する関数
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線形回帰の特徴
シンプルで計算負荷が小さい
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回帰と分類の違いは
分類はカテゴリーを予測し、回帰は連続的な数値を予測する
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ロジスティック回帰とは
ベルヌーイ分布に従う変数の回帰モデルの一種。シグモイド関数が用いられ、立ち上がりの急さを表すW1と左右の位置を決めるW0というパラメータがある。
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RNNとは
時間方向に状態を引き継ぐことができるニューラルネットワークで、自然言語などの順番が割り当てられているデータを自然に扱うことができる
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勾配降下法とは
微分を用いて最小値を求める方法
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リストに要素を割り込んで入れるメソッド
insert(追加したい場所, "要素")
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TPUとは
Tensor Processing Unitの略で、Googleが開発した機械学習向けの演算処理装置
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F1とは
RecallとPrecisionの調和平均
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データフレームに対して一つ一つに関数を適用するメソッドは
.apply()
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フィールドとは何か
クラスで定義された実体が保持する状態
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データの型で、辞書の特徴は
{}で囲われ、中身はキー:バリューが入っている。
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.format()とはどんなメソッドか
文字列の中に値を埋め込むメソッド
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ニューラルネットワークの活性化関数とは
次のニューロンへと出力するときに、あらゆる入力値を別の数値に変換して出力する関数。非線形のものだとより複雑さを保持することが可
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ILSVRCでのブレイクスルー
2012年に深層学習のモデルが優勝し、前年のモデルに比べ、分類誤差が一気に小さくなった。
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