最尤法(GT版1/対数）～中学生から分かるAI数学(2-G1) [E資格対応] скачать в хорошем качестве

最尤法(GT版1/対数）～中学生から分かるAI数学(2-G1) [E資格対応]

再生リスト　⇒　   • Step関数～中学生から分かるAI数学(1-1) [E資格対応]   公式サイト[解説プリントあり] ⇒　https://bit.ly/3xTta97 ▼本講座について▼ AI（人工知能）の資格試験の中で最高峰といわれるE資格の中に出てくる数式が読めるようになるように、中学校や高校の数学を予習（復習）していく講座です。 【この講座で説明すること】 　数式の読み方や、計算方法。 【この講座であまり説明しない事】 　数式の意味。 ー目次ー 第一講：　活性化関数 1)　Step関数 2)　ReLU関数 3)　Softmax関数　 4)　Sigmoid関数 5)　Tanh関数 第二講：　条件付き対数尤度と平均二乗誤差 1)　最小二乗法,平均二乗誤差 2)　最尤法,条件付き確率,条件付き尤度,最尤推定量 3)　条件付き対数尤度,対数 G1)　最尤法（GT版1/対数） G2)　最尤法（GT版2/微分） G3) 最尤法（GT版3/母集団） G4) 最尤法（GT版4/母平均と母分散） G5) 最尤法（GT版5/最小二乗法との関係） 第三講：　確率分布 1)　Bernoulli 分布 2)　Gauss分布 G1)　正規分布（GT版） G2)　二項分布（GT版） 第四講：　損失関数　～E資格元ネタ（Deep Learning" (2016) の6.2.1 節）の数式を予習 1)　機械学習における損失関数とは？ 1)　カルバック・ライブラー情報量と交差エントロピー 1)　損失関数としての交差エントロピー(1) 2)　損失関数としての交差エントロピー(2) 2)　損失関数としての平均二乗誤差と平均絶対誤差 ーーーー [第一講]　活性化関数とは ディープラーニングは層を幾重にもディープにしたネットワークです。活性化関数はそのほとんどすべての層で使われる関数なので、まず初めに攻略しましょう。 [第二講]　尤度とは 本講で扱う最尤法はAIのモデルを考える時に基礎となる考え方なので、一緒に数式の読み方や高校数学を予習しておきましょう。 [第三講]　確率分布とは AI（人工知能）とは入出力のデータを結ぶモデルを作る事です。データとは数値であり数値を並べたものが分布です。つまり、AIの解析とは分布を調べているということなのです。代表的な分布の数式を予習しておきましょう。 ◆[第四講]　損失関数とは AIの精度を上げたい時に必ず使うのが損失関数です。第三講で学んだ分布を比較して精度をUPしていきます。ここまでは数式の読み方だけでも攻略しておきましょう。 ◆この動画の解説者 動画解説：GT ◆PR ＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋ E資格講座　[法人向け]　https://study-ai.com/jdla/​​​​​​ E資格講座　[個人向け]　https://ai999.careers/rabbit​​​​​​ 割引コード：GT2021 ※お申し込み時に入力すると入会金が3,000円割引になります。 ＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋