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「転移学習を探求しましょう…」(Ten’i gakushū o tankyū shimashou…)

転移学習については、多くの定義があります基本的には、事前学習済みモデルの知識を活用して新しい問題を解決することを指します転移学習には数多くの利点があります...

「現実の応用における一般線形モデルの自己相関問題の解決方法」

線形回帰分析における最大の問題の1つは自己相関のある残差ですこの文脈で、この記事では線形回帰分析を再考し、Cochrane-Orcutt手続きを解決策として詳しく取り上げます

「私は初めてのデータの仕事に就きました、次は何するべきですか？」

ブートキャンプに一生懸命参加し、1つずつコースを受け、証明書を取得し、ポートフォリオのプロジェクトを作りながら、必死に初めての仕事を探していますあなた自身が競争に巻き込まれていることに気づきますそこで...

「トランスフォーマーは戦略を学ぶことができるのか？」

「ほとんどのボードゲームは畳み込みニューラルネットや他の幾何学的にインスパイアされたアーキテクチャを利用することに魅力を感じていますが、実際にボードの状態を文字列として表現できるという事実は…」

デノイザーの夜明け：表形式のデータ補完のためのマルチ出力MLモデル

表形式のデータにおける欠損値の扱いは、データサイエンスにおける基本的な問題ですこの記事では、デノイジングに関する文献から着想を得た洗練された手法を紹介し、表形式のデータ補完においてマルチアウトプットの機械学習モデルを活用する方法を提案します

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