AI・データサイエンス、
機械学習の実践力を高めたい方へ

• プログラミングを0から学びたい
• データサイエンティスト、データ
  アナリストを目指したい
• AIエンジニア、大規模言語モデル(LLM)エンジニアを目指したい

AI人材コースを無料体験してみませんか？

• 無料で120以上の教材を学び放題！
• Pythonやデータ分析、機械学習など
  AI人材に必須のスキルを無料体験できる！
• データ分析、AI開発の一連の流れを体験、実務につながる基礎スキルを習得！

1分で簡単！無料！

無料体験して特典を受け取る

平均二乗誤差 （MSE）とは

平均二乗誤差 (MSE)とは、それぞれのデータに対して、実際の値と予測値の差の2乗を計算し、その総和をとり、データの総数で割った値です。

平均二乗誤差 (MSE)では、値が小さいほど誤差の少ないモデルと言えます。

ちなみにMSEは”Mean Squared Error”の略です。数式では平均二乗誤差は以下のように表せます。

関連：評価指標(回帰)

関連：MAE とは

関連：MAPE とは

機械学習や統計を効率よく学ぶには？

機械学習や統計を効率よく学ぶには、普段から機械学習や統計学を用いて業務をしている現役のデータサイエンティストに質問できる環境で学ぶことです。
質問し放題かつ、体系的に学べる動画コンテンツでデータ分析技術を学びたい方は、オンラインで好きな時間に勉強できるAI Academy Bootcampがオススメです。受講料も業界最安値の35,000円（６ヶ月間質問し放題＋オリジナルの動画コンテンツ、テキストコンテンツの利用可能）なので、是非ご活用ください。