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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

1032閲覧

ニューラルネットの正規化について詳しく知りたい。

hate_tometo

総合スコア3

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2021/12/13 10:23

前提・実現したいこと

python、ニューラルネット初心者です。
pythonを使ってニューラルネットを構築しながら学習をしています。

データの正規化の知識的な部分で、確信が持てないことがあったのでご回答いただけますと幸いです。

質問内容

データの正規化はデータ収集の段階で、事前処理として行うことが一般的なのでしょうか?
プログラミング中のニューラルネットに任せていい部分なのですか?
また、その理由をご回答いただきたいです。

###調べたこと
正規化についてある程度調べました。
重みや誤差を収束しやすくすために事前に処理を行うこと。
入力される値の大きさがあまりにも違う場合、影響度が変わってしまうため、それをある程度揃えたものにする。
といった認識です。

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回答1

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ベストアンサー

「データ収集の段階」というより、「データ収集が全て終わり」「特徴量エンジニアリングも終わって」「ニューラルネットワークに入力する直前」に正規化をするのが普通かと。
「ニューラルネットに任せて」の意味が不明瞭ですが、「正規化をしない」という意味なら、学習結果が悪くなるだけのように思います。正規化を外すのは楽なので、試して結果を比べれば 実感できると思います。
ランダムフォレストなど正規化が必要ないアルゴリズムもありますが、ニューラルネットの場合、正規化・標準化をした方が、良い学習結果につながると思われます。

投稿2021/12/15 01:09

coffeebar

総合スコア140

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hate_tometo

2021/12/18 07:34

ご回答ありがとうございます! 「ニューラルネットに任せて」というのは、正規化をしないでという解釈をしていただければ大丈夫です。 実際に動かして確認してみたいと思います。 ありがとうございます。
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