機械学習・ディープラーニング
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LLM（大規模言語モデル）の軽量化の手法について
軽量化とは 軽量化とは、大規模言語モデル（LLM）の計算負荷やメモリ消費を減らし、効率的に動作させることを指します。これにより、モデルをより小規模なデバイスや環境（モバイル端末、組み込みシステム、クラ …
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【scikit-learn】ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'の解決方法について
問題のコード from sklearn.linear_model import Lasso このコードは、scikit-learnライブラリのlinear_modelモジュールにあるLassoクラスを …
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【scikit-learn】ランダムフォレストの意味と使い方について
ランダムフォレストとは？ ランダムフォレスト（Random Forest）は、機械学習で使われるアンサンブル学習の手法の一つで、多数の決定木（Decision Trees）を組み合わせて予測を行うアル …
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【scikit-learn】サポートベクターマシン（SVM）の使い方と意味について
scikit-learnによるサポートベクターマシン サポートベクターマシン（Support Vector Machine、以下SVM）は、機械学習のアルゴリズムの1つです。特に分類や回帰問題に適して …
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【scikit-learn】特徴量スケーリングの意味と使い方について
Scikit-learnの特徴量スケーリング 機械学習のモデルを構築する際、特徴量スケーリング（Feature Scaling）は非常に重要な工程です。データセット内の特徴量（各列のデータ）が異なるス …
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【scikit-learn】ラッソ回帰の意味と使い方について
ラッソ回帰 ラッソ回帰とは？ ラッソ回帰（Lasso Regression）は、線形回帰モデルの1つで、データの特徴量選択を自動的に行うことができる点が特徴です。具体的には、モデルの精度を保ちながら、 …
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【scikit-learn】データを訓練データとテストデータに分割するtrain_test_splitについて
訓練データとテストデータの分割 機械学習のプロジェクトを進めるうえで、データを適切に分割することは非常に重要です。モデルを訓練するためのデータ（訓練データ）と、モデルの性能を評価するためのデータ（テス …
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【ディープラーニング】密ベクトルと疎ベクトルの意味と例について
密ベクトルと疎ベクトルとは？ ベクトルは機械学習・ディープラーニングなどでは、特にデータの集まりを表現する概念です。その中でも、密ベクトルと疎ベクトルは特にデータの「密度」に注目して分類されます。 密 …