2023年7月1日 / 最終更新日 : 2024年9月11日 Takuma Nishimaki 動画で学ぶデータサイエンス 【Pythonデータサイエンス超入門2-3】機械学習の基本〜教師あり学習編〜【YouTube】 動画で学べるPythonによるデータサイエンスの基礎シリーズ、6本目です。ついにAI開発に欠かせない技術、機械あり学習を扱います。 動画 アジェンダ 時間 内容 0:00 イントロダクション 2:39 機械学習／教師あり […]
2019年12月25日 / 最終更新日 : 2024年9月17日 Takuma Nishimaki 学習用記事 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11月3日 / 最終更新日 : 2024年9月17日 Takuma Nishimaki 学習用記事 「平均適合率」と「MAP」の意味 予測された「ランキング」がどれだけ正解に近いかを評価したい事があります。 例えば、Googleのような文章検索システム。 例えば「人工知能 仕組み」という言葉で検索したとすると、関連するホームページが上位に大量に出てきま […]
2019年6月21日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによる多クラス混同行列の作成と評価指標の計算 Pythonを使って多クラス混同行列を作り、評価指標を計算してみましょう。 混同行列はsklearn.metricsパッケージを使うと非常に簡単に計算することができますので、Excelで計算させるよりもパッとPython […]
2019年4月21日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 読み物 クレームを未然に防ぐ「AIの精度」に関する要件定義 AIシステムの性能要件の中には、一般的なITシステムの性能要件に加え、「AIの精度」という大事な項目が含まれます。 処理性能であればそのハードウェアの性能を前提条件として付しておかないといけないのと同じように、AIの精度 […]
2018年12月30日 / 最終更新日 : 2024年7月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 多クラス混同行列とその評価指標〜マクロ平均、マイクロ平均〜 多クラス分類における混同行列と、その性能評価指標について整理します。 2クラス分類とは、ある動物の画像が「ネコか、ネコ以外か」に分類するような2択問題を解くもの。 それに対し、多クラス分類とは、ある動物の画像が「一体何の […]
2018年12月8日 / 最終更新日 : 2024年7月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 ２クラス混同行列とその評価指標〜再現率、適合率、F値、など〜 AIの精度評価をする時や、データ集計の際にによく用いられる混同行列(Confusion matrix)についてです。 また、そこから計算される色々な性能指標についても整理します。 （よく間違われますが、「混合行列」ではな […]
