1. 定義と概要 ImageNetとは、フェイフェイ・リー（当時プリンストン大学に所属し、ImageNet構築プロジェクトを主導した研究者）氏らが2009年に公…

1. 定義と概要 物体識別タスクとは、画像や動画に写っている物体が何であるかを、クラスラベル（「これは犬」のように、物体の種類を示すラベル）として出力する画像認…

1. 定義と概要 ハイパーパラメータとは、機械学習モデルの学習を開始する前に、分析者があらかじめ決めておく設定値の総称です。モデルが訓練データ（モデルにパラメー…

1. 定義と概要 ホールドアウト検証（ホールドアウト法）とは、手元にある教師データ（モデルに学習させるための、正解ラベル付きのデータ）を2つに1回だけ分割して評…

1. 定義と概要 HOG特徴量（Histogram of Oriented Gradients、勾配方向ヒストグラム）とは、人があらかじめ計算手順を設計した画像…

1. 定義と概要 隠れマルコフモデル（HMM）とは、直接観測できない「隠れた状態」の系列が背後に存在し、実際に観測されるデータの並びはその隠れた状態から確率的に…

1. 定義と概要 グリッドサーチとは、ハイパーパラメータごとに複数の候補値をあらかじめ用意し、それらを組み合わせた全パターンを格子（グリッド）状に並べて総当たり…

1. 定義と概要 勾配降下法とは、モデルの予測値と正解の誤差を表す誤差関数（損失関数。モデルの予測値と正解のズレの大きさを数値で表したもの）について、勾配（ある…

1. 定義と概要 大域最適解とは、ある関数の定義域全体を通してその関数の値が最小（または最大）となる、真の最適解です。機械学習や深層学習の文脈では、誤差関数（損…

1. 定義と概要 汎化性能とは、学習に使っていない未知のデータに対して、モデルがどれだけ正しく予測・判断できるかという能力です。訓練データ（モデルにルールやパタ…