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2019年1月1日より施行された改正著作権法によって、データセットの取り扱いが具体的にどう変わったか
モデル作成を行う他人のために学習用データセットを作成、利用することが可能になり、学習用データセットの不特定多数の第三者への販売や、webでの公開、特定の事業者で構成される団体内での共有が認められた。
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第1期 AI基礎 Python基礎
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正則化とは
不良設定問題を解いたり過学習を防いだりするために、情報を追加する手法
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第1期 AI基礎 Python基礎
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reとはどのようなライブラリか
正規表現に関するモジュールで、特定のパターンの文字列を抽出したりする。
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第1期 AI基礎 Python基礎
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fstringとformatの使い方
print("**{}".format()),print(f"**{name}")
E資格
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第1期 AI基礎 Python基礎
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sns.swarmplotとはどのようなメソッドか
カテゴリごとにデータの分布をプロットするメソッド
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第1期 AI基礎 Python基礎
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データ拡張(augmentation)とは
学習用データを回転、伸縮、ノイズなどの加工複製すること。汎化性能向上を狙う
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第1期 AI基礎 Python基礎
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FCNとは
Fully Convolutional Networkの略で、全結合層を持たないCNN
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隠れマルコフモデルとは
潜在変数がマルコフ連鎖を構成すると仮定したモデル。
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第1期 AI基礎 Python基礎
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早期終了とは
一定のルールを満たしたときに学習を終了させること
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第1期 AI基礎 Python基礎
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ソース・ターゲット・アテンションとは
エンコーダとデコーダの間に位置づけられ、デコーダに全時刻の中間状態(特に重要なものを重視)を参照させる。エンコーダ・デコーダ・アテンションとも呼ばれる
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第1期 AI基礎 Python基礎
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Truncated BPTTとは
長い系列データでも勾配消失が起きにくいようにするための手法。適当な長さで切り取られた系列単位で学習を行う。
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第1期 AI基礎 Python基礎
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ELMoとは
文脈を考慮した分散表現を得るための手法
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グローバル・アベレージ・プーリングとは
チャンネルごとに平均値を計算する
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N-gramとは
隣り合って出現したnこの単語のこと
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変分自己符号化器とは
生成モデルの一つで、潜在変数に確率分布を仮定し、データが生成するメカニズムを仮定する
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TF-IDFとは
文章中に含まれる単語の重要度を評価する手法の一つで、単語の出現頻度TFと文章頻度の逆数IDFをかけたもの
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単語の分散表現とは
単語間の関連性や類似度を考慮したベクトルで単語を表現すること
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seq2seqとは
系列変換モデル。seqはsequenceの意
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BPTTとは
backpropagation through timeの略で、RNNにおける誤差逆伝播法
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YOLO以降の物体検出手法の特徴は
一つのNNでクラス分類問題とBB回帰問題を解く
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