2020年5月10日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 機械学習 Pythonによる4種の次元削減と可視化 以下4つの次元削減アルゴリズムをPythonで実行し、それぞれで2次元のグラフを作成してみます。 PCA(Principal Component Analysis:主成分分析) SVD(Singular Value De […]
2020年4月29日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki AIを知る 「特徴量エンジニアリング」でAIの性能を上げよう 機械学習を用いて「何かを予測するAI」を作成する時、その「予測精度」は非常に重要になります。 同じAIでも、70%当てるものと90%当てるものでは、その価値は大違いでしょう。 たとえ目的が同じであっても、「AIの作り方」 […]
2020年4月18日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 機械学習 機械学習とは何か？どんな種類があるのか？ 「機械学習」と言うと、「AIを作るために必要な技術」・・・という認識の方も多いです。 しかし、機械学習はAI開発のためだけのものではありません。 機械学習はIT企業だけではなくいかなる業種・職種でも有用なデータ分析の武器 […]
2020年3月24日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 機械学習 Pythonによる勾配ブースティング(GBDT)の実行方法 機械学習手法「勾配ブースティング」は、データ分析コンペティション「Kaggle」で良い性能を出す事が多く、一気に多用されるようになりました。 個人の主観としても「数量データ分析における最強の機械学習手法」ではないかと考え […]
2020年3月15日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki AIを知る AI開発プロジェクト／データ分析プロジェクトに必要なスキル 「データの利活用」といえば、「AIの開発」もしくは「データ分析」のいずれかになるのではないでしょうか。 前者はIT系の企業に限られるかもしれませんが、後者はシンクタンクやコンサルティングファームを始めとした殆どの企業で行 […]
2020年2月2日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 機械学習 ナイーブベイズ分類器の仕組み ナイーブベイズ(単純ベイズ)とは、あるデータがどのカテゴリに属するかを確率的に求める機械学習のひとつです。 特にナイーブベイズが多用されるのはテキスト分類で、例えばメールの文面がスパムか、スパムでないかを推定する「ベイジ […]
2020年1月13日 / 最終更新日 : 2020年8月10日 Takuma Nishimaki 機械学習 YouTubeで学ぶPython機械学習入門 Pythonで様々な機械学習の手法の実行方法を学びましょう。 チャンネル登録 動画紹介 #1:次元削減 初めは教師なし学習の手法から。 まずは、データの情報をなるべく損なわないように変数の数を現象させる「次元削減」です。 […]
2019年12月29日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 機械学習 「クラスタリング」とは何に使える？どんな手法がある？ 様々あるデータ分析手法の中でも非常に活躍の機会が多い「クラスタリング」ですが、一体クラスタリングとは何なのでしょうか？ 一概に「クラスタリング」と言っても、その手法は様々です。 それらの意味をきちんと理解して使わなければ […]
2019年12月25日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 性能評価 適切な誤差指標の選び方 何かしらで行った数値の「予測」と、「正解」がどれほど離れているかを評価したい時があります。 例えば、あるサッカーチームの向こう10回の試合結果を2人で予測し合って、どちらの予想が近かったかで勝負するとします。 予測が3点 […]
2019年12月14日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki AIを知る AI開発に必要な数学の知識とは？ AIの開発は通常のシステム開発に比べ、より数学の理解が必要になります。 ・・・とは言われるものの、一体どこに何の数学の知識が必要なのでしょうか。 AI開発プロジェクトにおいては、開発者が知っておくべき数学の知識と、マネー […]
