Web教科書 DENDRAL
DENDRAL（デンドラル） 解説 DENDRAL（デンドラル）とは、1960年代にスタンフォード大学で開発された、世界初の実用的なエキスパートシステムです。 「知識」がAIを賢くする（知識工学の幕開け） DENDRALは、質量分析データか...
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Web教科書 Web教科書 Cyc プロジェクト
Cyc（サイク）プロジェクト 解説 Cyc（サイク）プロジェクトとは、1984年にダグラス・レナート（Douglas Lenat）によって開始された、AIに「人間の常識（コモンセンス）」を教え込むための世界最大規模かつ最長の人工知能プロジェ...
Web教科書 オッカムの剃刀
オッカムの剃刀 (Occam's Razor) 解説 オッカムの剃刀とは、「ある事柄を説明する際、必要以上に多くの仮定を立ててはならない」という指針で、14世紀の哲学者ウィリアム・オブ・オッカムに由来する言葉です。 簡単に言えば、「同じ説明...
Web教科書 ベイズ情報量規準 (BIC)
ベイズ情報量規準 (BIC: Bayesian Information Criterion) 解説 ベイズ情報量規準（BIC）は、AICと同様に「モデルの当てはまりの良さ」と「複雑さ」のバランスを評価する指標ですが、AICよりも「複雑なモデ...
Web教科書 赤池情報量規準 (AIC)
赤池情報量規準 (AIC: Akaike Information Criterion) 解説 赤池情報量規準（AIC）は、1973年に赤池弘次氏によって提案された、モデルの良さを評価するための統計的指標です。「モデルはシンプルで、かつデータ...
Web教科書 ROC曲線・AUC
ROC曲線・AUC 解説：モデルの「実力」をグラフにする ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）は、AIモデル（特に分類モデル）の性能を評価するためのグラフです。特に、「判定の基準（閾値...
Web教科書 MSE・RMSE・MAE
MSE・RMSE・MAE（回帰モデルの評価指標） 解説：予測の「ズレ」をどう採点するか これら3つの指標は、売上予測や気温予測などの「回帰問題（数値を当てるタスク）」において、AIの予測が正解からどれくらいズレているか（誤差）を測るためのモ...
Web教科書 混同行列
混同行列（コンフュージョン・マトリックス） 解説：4つの象限で理解する 混同行列（Confusion Matrix）は、AIの予測結果を「真の状態（正解）」と「検査結果（予測）」の2軸で整理した表です。分類モデルの性能を詳細に分析するために...
Web教科書 k-分割交差検証
k-分割交差検証（k-fold Cross-Validation） 解説：データの「総当たり戦」 k-分割交差検証は、データをk個のグループ（fold）に分割し、テスト役を交代させながら「k回」学習と評価を繰り返す手法です。ホールドアウト検...
Web教科書 交差検証
交差検証 (Cross-Validation) 解説 交差検証（クロスバリデーション）とは、手持ちのデータを何度も分割し直して、学習と評価を繰り返すことで、AIモデルの実力を正確に測る手法です。 「たまたま」を排除する データを単純に1回だ...