AWS MLS-C01 勉強内容メモ(WIP) - Qiita

概要 AWS MLS-C01 に向けて勉強した内容の自分振り返り様メモ 5/28 の試験までWIP この記事に書いてること 大事だと思った点 この記事に書いていないこと 勉強方法 基本的な用語 分散 データのばらつきの度合いを示す値 偏差の2乗の平均を求める 正の数値になる 偏差 平均値からどれだけ離れているかを示す値 データのばらつきの度合いを示す値 サンプル データセット内の個々のデータポイントや観測値のこと 各サンプルは、複数の特徴（または変数）の値の集合で構成される エポック数 1つの訓練データを何回繰り返して学習させるか 勾配 関数の傾きや増減率を表す 勾配チェック モデル実装の正確性を確認する データ拡張 訓練データセットを人工的に増やす手法 既存の訓練データから新しいデータを生成することで、モデルの汎化性能を向上させる モデルの過学習を防ぐ GPU コンピュータのハードウェア