澤井のドキュメント

• 機械学習
  • 基礎
    • 概要
    • 特徴量
    • 誤差
    • 最適化
    • 目的関数
    • 正則化
    • 前処理
    • データ拡張
    • 性能指標
    • ソフトターゲット・ハードターゲット
  • 開発・運用環境
    • エッジコンピューティング
      • プルーニング（枝刈り）
      • 蒸留
      • 量子化
    • 分散処理
    • アクセラレータ
    • 環境構築
  • 深層学習
    • トークン化
    • 単語の分散表現
      • word2vec
      • CBOW
        • CBOW Code Reading
    • 最適化
    • CNN
    • RNN
      • 順伝播
      • 逆伝播
      • Softmax-with-Loss レイヤの逆伝播
    • LSTM
    • LLM
      • Transformer
        • 概要
        • トークン化
        • Attention
        • Encoder・Decoder
        • RAG
    • Vision Transformer
    • 深層学習の応用
      • 物体検出
      • セグメンテーション
      • 生成モデル
      • 深層強化学習
      • 説明性（XAI）
  • 決定木
• 数学
  • 関数
  • 対数
  • 行列
  • ノルム
  • ヤコビ行列
  • 固有値
  • 勾配
  • 計算グラフ
• 確率・統計
  • 確率の基礎
  • 確率分布
  • 期待値
  • 分散・共分散
  • 同時確確分布
  • 条件付き確率分布
  • ベルヌーイ分布・二項分布
  • カテゴリカル分布
  • 一変数正規分布
  • 多変量正規分布
  • 混合ガウス分布
  • t分布
  • 独立同分布
  • 大数の法則・中心極限定理
  • 尤度関数
  • 最尤推定法
  • LLM の条件付き確率分布と尤度
  • ベイズ確率
  • 補足
    • ベータ分布
    • ディリクレ分布
    • ガンマ関数
    • 正規化
    • 順列・組み合わせの数
• 情報理論
  • 情報量、エントロピー、交差エントロピーの概要
  • 情報量
  • エントロピー
  • 交差エントロピー
  • KLダイバージェンス
  • 補足
    • ハフマン符号
    • 浮動小数点数
• Python
  • 環境構築
  • Numpy
  • パッケージ・モジュール
  • import
  • pickle 形式
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