Hal40n https://blog.hatena.ne.jp/Hal40n/ ゼロからAI理論を再構築する https://serenewealth.net/ 機械学習 機械学習のアルゴリズムはいくつもありますが、分解してみると構造は意外と同じです。「データ」「モデル」「損失関数」。この3つが揃えば、あとは組み合わせ方の違いでしかありません。 個々のアルゴリズムに入る前に、まずこの骨組みを押さえておくと、新しい手法に出会ったときに「結局どこをいじっているのか」が見えやすくなります。 データは世界の断片でしかない 機械学習で扱う「データ」は、数学的には \( d \) 次元空間上の点の集まりです。1つのデータ点はベクトル \( x \in \mathbb{R}^d \) で表されます。画像なら各ピクセルの値が並んだもの、表形式ならカラムごとの数値が並んだものです… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fserenewealth.net%2Fentry%2F2026%2F03%2F01%2F160521" title="機械学習の骨組み：データ、モデル、損失関数 - ゼロからAI理論を再構築する" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-03-01 16:05:21 rich https://serenewealth.net/entry/2026/03/01/160521 1.0 100%