HOMELv003 決定木を複数組み合わせ;多数決や平均によって予測精度を高めるアンサンブル学習の手法はどれか。 2026年1月25日 複数の決定木を用いる手法の代表例がランダムフォレストである。 汎用人工知能(AGI)とは対照的に;特定の限定されたタスクのみをこなすAIを何と呼ぶか。 ニューラルネットワークの学習において;過学習を防ぐために一部のニューロンをランダムに無効化する手法はどれか。