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いけいけ機械学習

統計、機械学習、AIを学んでいきたいと思います。 お役に立てば幸いです。

ビジネスデータのライフサイクル

1.ビジネスの理解


ビジネス上の問題、得られるメリットの評価、コスト見積等を行う

2.リサーチ


問題の解決策について、リサーチを行う

3.人的リソース調達

4.データの獲得

5.データマイニング

6.データストレージ


マイニングの結果などをデータベースへ格納する

7.データ分析の結果の評価

8.モデリングの準備


外れ値、欠損値への対応、正規化等を行う

9.モデリング

10.実装



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活性化関数


活性化関数

ニューラルネットワーク等において

入力の和と、出力の関係を定義する関数

出力層では、シグモイド関数や、ロジスティック関数が利用されることが多い

中間層では、ReLU関数が用いられることが多い