「耳で学ぶG検定」

第29話「機械学習の概要⑬」

〜総合的なモデル評価：ROC曲線とモデル選択の指針〜

AI採用面接システムで学ぶROC曲線の見方！「真陽性率」「偽陽性率」から閾値（いきち）調整まで、グラフを音声で完全解説。AUCの数値基準（0.7以上で実用レベル）から、14世紀の哲学者オッカムが提唱した「オッカムの剃刀」、そしてAIC・BICによるモデル選択まで──。視覚的な概念を耳だけで理解できるよう工夫した、実践的なモデル評価の総まとめです。

🔑【今回のキーワード】

・ROC曲線・AUC（Area Under the Curve）

・真陽性率・偽陽性率・閾値調整

・オッカムの剃刀（シンプルさの原則）

・AIC・BIC（情報量基準）

・実用例（AI採用面接・モデル選択の実践的手順）

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「耳で学ぶG検定」

第28話「機械学習の概要⑫」

〜AIの恋愛判定力を測る：混同行列から正解率・適合率・再現率まで〜

AI恋愛マッチングアプリで学ぶ分類性能の評価法！「運命の人を逃す」vs「相性の悪いペアをマッチング」──AIの4つの判定結果（TP・TN・FP・FN）から混同行列を理解し、正解率だけでは分からない「適合率」「再現率」「F値」の重要性まで。医療診断から商品推薦まで、ビジネスの目的に応じた評価指標の使い分けを、恋愛という身近なテーマで分かりやすく解説します。

🔑【今回のキーワード】

・混同行列（TP・TN・FP・FN）

・正解率・適合率・再現率・F値

・調和平均・トレードオフ関係

・AI恋愛マッチング・評価指標の使い分け

・実用例（医療診断・商品推薦・不正検出）

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「耳で学ぶG検定」

第27話「機械学習の概要⑪」

〜正しい評価のためのデータ分割：訓練・テスト・検証〜

AIモデルの正しい評価方法を徹底解説！「社内では完璧だったのに実際のサービスでは使えない」失敗を防ぐデータ分割の重要性を、英語テストの例から理解しやすく説明。訓練・検証・テストデータの3段階評価から、過学習の危険性、k-分割交差検証まで──ECサイトの購買予測やデータの偏り対策など、実務に直結する知識を分かりやすく紹介します。

🔑【今回のキーワード】

・データ分割（訓練・検証・テストデータ）

・過学習（オーバーフィッティング）

・k-分割交差検証

・ホールドアウト検証

・平均二乗誤差・平均絶対誤差

・実用例（ECサイト購買予測・画像認識・データの偏り対策）

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