Hello there, ('ω')ノ 1. Transformerとは？ 基本構造と仕組み ✅ Transformerとは？ Transformer とは、 「自己注意機構（Self-Attention）」を活用して、テキスト内の単語間の関係を学習するモデル です。 2017年にGoogleが発表した論文 「Attention is Al…

Hello there, ('ω')ノ 1. CNNとは？ 基本構造と仕組み ✅ CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは？ CNNは、画像や動画などのデータを処理するためのディープラーニングモデル です。 人間の視覚に近い仕組みで、画像の特徴を抽出して分類します。 CNN…

Hello there, ('ω')ノ 1. PyTorch vs TensorFlow：基本情報 ✅ PyTorchとは？ PyTorchは、Facebook（Meta） によって開発されたディープラーニングフレームワークです。 Pythonicで直感的な構文が特徴で、 ✅ 動的計算グラフ（Define-by-Run） → 柔軟性が高い…

Hello there, ('ω')ノ 1. ニューラルネットワークとは？ ニューラルネットワーク（NN） とは、 「複数の層（レイヤー）で構成されたノード（ニューロン）が、データのパターンを学習するモデル」 です。 ✅ 入力層（Input Layer） → データを受け取る層 ✅ 隠…

Hello there, ('ω')ノ 1. Kaggleで勝つための5つのステップ Kaggleで上位に入るためには、以下の流れで進めるのが効果的です。 ✅ ステップ① EDA（探索的データ分析） まずはデータの傾向をしっかり理解することが重要です。 ポイント データの分布を可視化…

Hello there, ('ω')ノ 1. モデルの解釈性とは？ なぜ重要なのか？ モデルの解釈性（Interpretability） とは、 「モデルがどのように予測を行っているのかを理解し、説明できること」 を指します。 解釈性が重要な理由 ビジネス・医療での意思決定の透明性…

Hello there, ('ω')ノ 1. Kaggleのコンペの種類と適したモデル Kaggleのコンペは、大きく分けて以下の3つのタイプがあります。 各タスクに適したモデルを理解することが、勝率を上げるポイントです！ タスク 代表的なデータセット 最適なモデル テーブルデ…