データサイエンス 【DS検定対策7】標本誤差と標準誤差の違いをやさしく整理
標本誤差と標準誤差の違いを、数式の意味とイメージからやさしく解説。サンプル平均のズレとブレをどう捉えるか、DS検定にも頻出の統計の基本を初心者・シニア向けに整理。√nで割る理由も直感的に理解。
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データサイエンス データサイエンス 【DS検定対策8】アソシエーション分析とは？支持度・信頼度・リフト値をやさしく解説
アソシエーション分析で使われる支持度・信頼度・リフト値を、日常例でわかりやすく整理。なぜ「支持」「信頼」という名前なのか、直感的に理解できるDS検定対策記事です。
データサイエンス 【DS検定対策9】機械学習モデルの評価指標をやさしく整理｜Accuracy・Precision・Recall・F1・MAE・RMSE・R²
DS検定で頻出の「モデル評価指標」をわかりやすく整理。分類（Accuracy、Precision、Recall、F1）と回帰（MAE、RMSE、R²）の違いや使い分けを、図と具体例でやさしく解説します。
データサイエンス 【DS検定対策10】ROC曲線とAUCの意味をやさしく図解
ROC曲線とAUCを図と例でわかりやすく整理。TPR・FPRの意味からAUCの見方まで、初心者にも直感的に理解できる内容です。
データサイエンス 【DS検定対策11】自然言語処理（NLP）｜言葉を理解するAIの基礎
自然言語処理（NLP）は、人間の言葉をコンピュータが理解・生成するための技術です。この記事では、前処理・形態素解析・係り受け解析・特徴抽出・固有表現抽出・GLUEベンチマークなど、NLPの基本工程をDS検定対策としてわかりやすく整理します。
データサイエンス 【DS検定対策12】L1・L2正則化とは？過学習を防ぐ仕組みと違いをやさしく解説L1・L2正則化（過学習対策）
ディープラーニングで頻出の「L1・L2正則化」を初心者向けに解説。過学習を防ぐ仕組みやRidge・Lasso回帰の違い、バイアス・バリアンスとの関係をわかりやすく整理します。
データサイエンス 【DS検定対策13】バギングとブースティングの仕組みと違い｜分散と精度を安定化
DS検定対策。バギング（Bagging）とブースティング（Boosting）の仕組み、違い、代表的なアルゴリズム（ランダムフォレスト、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoostなど）をわかりやすく解説。モデルの安定化や精度向上の考え方も整理。
データサイエンス 【DS検定対策14】バッチ正規化とは？深層学習の学習を安定させる技術
深層学習でよく使われるバッチ正規化（Batch Normalization）を初心者向けに解説。偏った出力を整えて学習を安定化する仕組みやなどDS検定対策です。
データサイエンス 【DS検定対策15】データベース3種の違いと使い分け
DS検定で頻出のデータベース3種（データレイク・DWH・データマート）を図と比喩でわかりやすく整理。用途や違いを直感的に理解できます。
データサイエンス 【DS検定対策16】データベースの正規化をお弁当で理解｜初心者向け図解
データベースの正規化をお弁当の例でやさしく解説。第一正規化から第三正規化まで、図と表で初心者にもわかりやすく整理。DS検定対策にも最適。