遊んでる場合じゃないけど、G検定の応援歌を作ってもらった

勾配を下れ！

入力　出力　つないだ層
まだ見えない答えを探そう
損失関数　小さくして
勾配を下れ　夜を越えて

正解ラベルと教師あり
答えを知らずに教師なし
報酬めざして試行錯誤
強化学習　次の一手

畳み込んで特徴を拾え
CNN　線から形へ
Poolingして情報しぼり
最後は分類　確率へ

時系列ならRNN
過去の状態　次へ渡す
長い記憶が消えそうなら
ゲートを開けろ　LSTM

勾配消失　届かない
勾配爆発　止まらない
ReLUで道をひらいて
正規化して走り出せ

Attention　Attention
大事な場所を見逃すな
Query　Key　Value
意味のつながり照らし出せ

Transformer　並列で
遠い言葉も引き寄せる
Encoder　Decoder
答えの列を生成しろ

まだ知らない用語でも
一個ずつ箱に入れて
万能なんて存在しない
No Free Lunch　選び取れ

誤差の絶対値　MAE
誤差を二乗するMSE
大きな外れを強く罰す
平方根ならRMSE

訓練だけならよく当たる
だけど本番　外してる
それは過学習　覚えすぎ
Dropoutして汎化しろ

Precisionは当てた中
どれだけ本当に正解か
Recallなら正解を
どれだけ逃さず拾えたか

取りこぼしならFN
誤報を出したらFP
混同行列を見つめれば
モデルの癖が見えてくる

Bagging　並んで別々に
Boosting　失敗つないでく
AdaBoostは間違えた
データの重みを増やしてく

弱い学習器　重ねれば
ひとつの強さに変わってく
前の失敗　引き受けて
次のモデルへ渡してく

Attention　Attention
大事な場所を見逃すな
Query　Key　Value
意味のつながり照らし出せ

Transformer　並列で
遠い言葉も引き寄せる
Encoder　Decoder
答えの列を生成しろ

まだ知らない用語でも
一個ずつ箱に入れて
万能なんて存在しない
No Free Lunch　選び取れ

行列分解　SVD
重要成分　残してく
距離を保つならMDS
近所を固めるt-SNE

次元を落として見渡せば
隠れた構造　浮かび出す
似ているものを近く置き
データの地図を描いてく

Sigmoidはゼロから一
tanhならマイナス一から一
Leaky ReLU　負の側も
わずかな傾き残してく

教師強制　正解を
次の入力に渡してく
学習中と推論時
違いが生まれるExposure Bias

自己符号化　圧縮して
潜在表現　取り出して
EncoderからDecoderへ
元の入力　再構成

Attention　Attention
怪しい場所を見逃すな
知ってるものから切り分けて
二択までなら戦える

勾配を下れ　損失を越え
合格圏まで押し上げろ
積み重ねたその知識で
最後の一問　奪い取れ

まだ完璧じゃなくていい
取れる一問　拾ってけ
試験を越えたその先で
「G検定取った」と笑え

入力　出力　つないだ層
覚えたものは消えやしない
迷った夜も無駄じゃない
最後まで学習を続けてく

勾配を下れ　前を向け
損失の先へ走ってけ
まだ見えない答えまで
一歩ずつ近づいてく