【耳で学ぶG検定】

第20話「機械学習の概要④」

〜予測精度を極める！“賢い集団”のつくり方〜

複数のモデルを組み合わせて精度を高める「アンサンブル学習」。

今回は「ブースティング」と、その進化形「XGBoost」に注目！

前のモデルのミスを後ろがカバーする“チーム戦”の仕組みを、山登りやリレーの例えを交えて、わかりやすく解説します。

【今回のキーワード】

・ブースティング

・弱学習器と強学習器

・AdaBoost

・勾配ブースティング

・XGBoost

・Kaggleでの活用例

【G検定に役立つ書籍】※試験対策はこの3冊があれば十分

◾️ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版

※公式テキストなので、まずは目を通した方がいい一冊

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◾️ 最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版

※問題と解説のバランスがよく分かりやすい。

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【耳で学ぶ G 検定】

第19話「機械学習の概要③」

〜決定木から森へ！ランダムフォレストの仕組み〜

もし〜なら？という人間の思考プロセスに近い「決定木」。

でも1本だけでは過学習してしまう…。

そんな課題を乗り越えるために登場したのが、ランダムフォレスト。

複数の木をランダムに育て、みんなで“多数決”を取ることで、安定した予測と説明可能性を両立します。

アンサンブル学習の入り口として、やさしく丁寧に解説します。

【今回のキーワード】

・決定木

・アンサンブル学習

・ランダムフォレスト

・ブートストラップサンプリング

・特徴量のランダム選択

・バギング（Bootstrap Aggregating）

・特徴量重要度

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