当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは! データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です! この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
本記事では、スパース推定についてまとめていきます。スパース推定とは特定のパラメータを0と推定すること。はたしてパラメータを0と推定することでどのようなメリットがあるのでしょうか? スパース推定は、変数が非常に多い高次元データを扱う上で非常に有用な手法です。 そんなスパース推定について見ていきましょう! 予備知識として、このページを見る前に正則化についてまとめている以下のページを見ていただけるとより理解が深まると思います。 スパースとは何か?スパースとは、日本語で「疎」という意味。 スパース推定とは「パラメータに0が多くなるように推定すること」です。 それが何の役に立つのでしょう? 世の中のデータを解析するときにはパラメータは0と推定したいことが多くあります。 例えば、回帰に置ける回帰係数の推定で便利です。 説明変数が多い場合に目的変数に関係ない説明変数への係数は0と推定したいです。 このと
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