リモートML／GenAIインターンシップ10日目。 9日目は線を引いた。 線は200や−40といった値を示せる。 しかし、クラスはそうではない。 Big Brainsのロジスティック回帰のワンショットを観た。 私が覚えたこと： このタスクは二値分類：はいまたはいいえ、0または1。 スパムかハム、不正か正常、購入か不購入。 線と同じ最初のステップ：z = w·x + b。 その後、シグモイド関数： σ(z) = 1 / (1 + e^(−z)) このスケーリングにより、出力は0と1の間になる。 しきい値（通常0.5）で確率をクラスに変換する。 MSEは数値の評価基準だった。 クロスエントロピーはクラスの評価基準だ。 勾配降下法は依然として重みを更新する。 5～7日目はルールだった。 9日目は最初のモデルだった。 10日目は最初の分類器だ。 まだ疑問に残っていること：不正が100行中1行の場合、0.5は依然として適切なしきい値だろうか？