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多層パーセプトロンとは、入力データを適切な出力に対応させるフィードフォワードの人工ニューラルネットワークモデルを指します。 今回は、パーセプトロンのニューラルネットワークモデルをJavaとGridDBで実装します。このモデルの目的は、住宅価格が住宅価格の中央値より上か下かを予測することです。

AdaBoost、バギング、スタッキング、Votingはすべてアンサンブル学習の手法です。アンサンブル学習は機械学習の一種で、一般に「弱い学習器」や「ベースモデル」と呼ばれる複数のモデルを特定の問題を解決するために学習させ、より良い結果を得るために組み合わせるものです。今回は、これらのアンサンブル学習の手法を、JavaとGridDBを用いて実装します。

ここでは、StreamlitとGridDBを使って、ダッシュボードのWebアプリを構築することにします。Streamlitを使えば、データスクリプトを数分で共有可能なWebアプリにすることができます。

このブログでは、GridDB Cloudコンテナにsyslog（やその他）のログレコードを書き込めるLogstash用GridDB Outputプラグインの使い方について紹介します。