Web教科書

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...

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...

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...

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...

プランニング（Planning） 解説 プランニング（Planning：行動計画）とは、ある「初期状態」から「目標状態（ゴール）」に到達するために、どのような手順（行動）をとればよいか、その一連の行動計画を自動的に生成する技術のことです。 ...

Mini-Max法（ミニマックス法） 解説 Mini-Max法（ミニマックス法）とは、チェス、将棋、オセロなどの「二人零和有限確定完全情報ゲーム」において、次の手を決定するための探索アルゴリズムです。 「最大（Max）」と「最小（Min）」...

αβ法（アルファベータ法） 解説 αβ法（アルファベータ法）とは、Mini-Max法の探索効率を劇的に向上させるための「枝刈り（Pruning）」アルゴリズムです。 「無駄な探索」を省く仕組み Mini-Max法は全ての局面（ノード）を調べ...

SHRDLU（シュルドゥ） 解説 SHRDLU（シュルドゥ）とは、1968年から1970年にかけてスタンフォード大学のテリー・ウィノグラードによって開発された、初期の自然言語理解システムです。 「積み木の世界」での対話 SHRDLUは、コン...

STRIPS（ストリップス） 解説 STRIPS（Stanford Research Institute Problem Solver）とは、1971年にスタンフォード研究所（SRI）によって開発された、自動プランニングのための「問題記述言...

探索木（Search Tree） 解説 探索木（Search Tree）とは、問題解決において、「現在の状態」から可能な「次の状態」への分岐を、木（ツリー）の構造で表現したものです。 構成要素（ノードとエッジ） 探索木は主に以下の要素で構成...