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RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、**検索拡張生成**という意味で、 AIが「正確で文脈に合った回答」を出すために、**検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせたアプローチ**です。主に大規模言語モデル（LLM）を使ったシステムで使われています。 --- ## ■ RAGの仕組み RAGは、次の2つのステップで動きます： ### 1. **検索（Retrieval）** ユーザーの質問に関連する情報を**外部データ…
k近傍法(kNN)とは？仕組みからpythonでの実装までわかりやすく解説！
k近傍法はあるデータを分類するという場面で用いられる手法です。シンプルな仕組みであるため、理解しやすく実装も容易に行えます。今回はk近傍法について、仕組みや実用例、Pythonでの実装、メリット・デメ
機械学習の評価指標はどう選ぶ？回帰、分類の評価指標をわかりやすく解説！
機械学習の評価指標はモデルの性能を客観的に評価するために重要です。評価の中でも評価指標はモデルの予測精度や性能を定量化するために用いられます。この記事では、回帰タスクと分類タスクにおける代表的な評価指
機械学習における正則化とは？L1正則化とL2正則化やPythonでの実装までわかりやすく解説！
正則化はモデルの作成の際に過学習を抑えるために用いられる手法です。正則化にはL1正則化とL2正則化が存在しそれぞれ特徴が存在します。今回の記事では、正則化の概要や目的、L1正則化とL2正則化の特徴と実
過学習（Overfitting）とは？起こる原因から見分け方・対策方法までわかりやすく解説！
過学習は学習のために用いたデータに過度に適合することで、未知のデータに対する予測精度が低くなってしまう現象です。今回の記事では、過学習の原因から見分け方・対策方法まで解説しています。
交差検証法とは？種類やPythonの実装・ホールドアウト法との違いまでわかりやすく解説
交差検証法とはデータを等分し、それらのデータの1つをテストデータとして繰り返しテストを行うモデルの評価方法です。本記事では、モデルの評価方法の1つとして重要な交差検証法について種類やPythonでの実
アンサンブル学習とは？3つの種類や注意点までわかりやすく解説
アンサンブル学習とは複数のモデルを組み合わせることで予測精度を上げる手法です。今回の記事ではアンサンブル学習の3つの種類からバイアスとバリアンス、注意点について解説していきます。
