2023年8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2-2】機械学習の基本〜教師なし学習編〜【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、5本目です。いよいよ機械学習を扱っていきます。 まずは「教師なし学習」の手法と実装方法を会得しましょう。 動画 アジェンダ 時間 内容 0:00 イントロダク […]
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 […]
2021年2月20日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 動画で学ぶデータサイエンス YouTubeで学ぶPythonデータ分析・講座一覧【ファイルダウンロードあり】 YouTubeチャンネル「データサイエンス塾!!」にて公開しているPythonデータ分析講座の一覧です。 当ページにて、動画内で使用しているソースコードやファイルの共有も行っておりますので、ご自由にお使いください。 (ア […]
2020年5月10日 / 最終更新日 : 2024年7月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 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 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 読み物 「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 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 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 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 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 […]
2019年12月29日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 「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 : 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 […]
