はとはとブログ

2025年12月22日、Duke大学の研究チームが複雑なシステムから人間には見えない数学的法則を自動発見するAIフレームワークを発表しました。気象パターンから生体信号まで、あらゆる時系列データに適用可能なこの技術について調査・考察してみました。参考になれば幸いです。

機械学習において、モデルの性能を左右する重要な概念である「過学習」と「正則化」について調査・考察してみました。訓練データでは高精度なのにテストデータでは性能が落ちる——この問題の本質と解決策を、数式の意味から実践的な選択指針まで体系的に整理しています。AI研究や機械学習の実装に取り組む方の参考になれば幸いです。

機械学習モデルの性能評価において、データ分割の設計と評価指標の選択は、汎化性能の推定精度を大きく左右する重要な要素である。本稿では、訓練・検証・テスト分割の役割、交差検証の各種手法、および分類・回帰タスクにおける評価指標について調査・考察してみました。過学習検出から不適切な分割がもたらすバイアスまで、実践的な観点から検討します。参考になれば幸いです。

機械学習はなぜ「学習」できるのか。訓練データから得た知識がなぜ未知のテストデータでも有効なのか。この根本的な問いに答える理論的枠組みが経験的リスク最小化（ERM）とi.i.d.仮定です。本記事では、これらの概念の数理的意味と、深層学習時代における再評価について調査・考察してみました。機械学習の理論的基盤を理解したい方の参考になれば幸いです。

機械学習を学ぶ上で避けて通れない基礎概念について調査・考察してみました。経験的リスク最小化（ERM）から始まり、過学習と正則化、そして近年注目されるDouble Descent現象まで、理論的背景と実践的意義を整理しています。これから機械学習を本格的に学ぶ方の参考になれば幸いです。