決定木

人工知能の社会への波及効果に関する徒然なる考え

今回は、ディープラーニングを中心とした人工知能の現在と未来に関して書いてみました。技術中心の仕事に携わっているとどうしても分析手法やアルゴリズムばっかり考えています。ところで近頃、機械学習の研修を提供していく中で、営業担当・ビジネス企画担…

自己情報量の発見法的導出

はじめに 情報理論の基本的な概念として、自己情報量があります。 自己情報量は、機械学習の分類モデルのアルゴリズムで登場する平均情報量の定義の基礎となっていたり、ここそこで現れてきます。ただ、抽象度が高いため初心者泣かせの概念です。 そこで、こ…

「なんでXGBoostでは分類問題の学習に対数損失を使うんですか?」

先日M氏がO御大に質問していたのを聞いて、自分も気になったのでまとめてみました。 そもそも勾配ブースティングで目的関数はどのように使われる? 勾配ブースティングの仕組み 学習プロセス 損失関数を用いた解釈(勾配降下法) 分類問題の場合 問題設定 対…