ニューラルネットワーク

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ぜろからわかる「近傍法(ニアレストネイバー法)」

データ分析の世界で、「まずは手軽に試せるけど意外と奥深い」と評判なのが k近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)です。難しいパラメータはほとんどなく、直感的にイメージしやすい一方で、実務でしっかり使いこなすには意外なコツ...
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ゼロからわかる「ロジスティック回帰分析」

統計学と機械学習の交差点で、もっともポピュラーに使われているのがロジスティック回帰分析です。名前に「回帰」と付きながら、実は「0か1か」を予測する分類モデルです。直感的な確率解釈とシンプルな実装で、ビジネスから医療、Web解析まで幅広く活躍...
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ゼロからわかる「線形回帰分析」

統計学や機械学習の登竜門として知られる「線形回帰分析」は、変数間の直線的な関係をシンプルに捉える手法です。データに潜む法則を見つけ、予測や意思決定に活かす基本中の基本となる手法です。1. 線形回帰分析とは?線形回帰分析は、ある目的変数(たと...
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ゼロからわかる「改良パーセプトロン」(ディープラーニングの祖先を「改良」する)

人工知能や機械学習の発展は、1950〜60年代の「単純モデル」にルーツがあります。その中でも アダライン(ADALINE: Adaptive Linear Neuron) は、今日のディープラーニングを支える画期的モデルです。1. アダライ...
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ゼロからわかる「パーセプトロン」(ディープラーニングの祖先を理解する)

人工知能(AI)の世界を語るとき、避けては通れないのが「パーセプトロン」という概念です。パーセプトロンは1950年代に登場したこのシンプルなモデルです。いまやディープラーニングの礎となり、学ぶことで得られる視点はAI研究や実務のあらゆる場面...
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Kaggle(カグル)で Grandmaster になりたいあなたにおすすめの本はこちらです【機械学習 ディープラーニング】

Kaggle (カグル)とは、データサイエンスや機械学習に携わる方々の、オンラインコミュニティの1つです。 自社の多くのデータを活用していきたい オープンソースのデータを利用して何かできないかな データサイエンティストや機械学習エンジニアに...
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【前処理 クレンジング】欠損値、欠測値、不完全なデータなど、前処理に困った、うまく前処理したいあなたにおすすめの本はこちらです【データ分析 機械学習】

データ分析や機械学習の手法を身につけてみたものの、実際は、 業務のデータや、現実世界のデータをデータ分析、機械学習してみたら、値がない欠損値や欠測値があり、うまくいかなかった データ分析や機械学習の手法は、データを整えないと使えない(不完全...
IT技術

「対話ai」には、どんな種類があるの?4つのタイプとは【ユーザー向け】

「対話 ai」は、対話を行う人工知能システムのことです。身近な例だと、 アップルの「Siri」 マイクロソフトの「りんな」 アマゾンの「Amazonエコー」といったものが実用化されています。これらは音声を認識し、必要な情報を返してくれます。...
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「ディープラーニング」で必要な「数学」の分野と、そのポイントをまとめました(関数・微分・積分編)

ディープラーニング(深層学習)の進歩は著しく、現在の人工知能の発展を牽引しています。ディープラーニングは、2012年くらいでは専門家でないと扱うのが難しかったのですが、現在では裾野が広がり、フレームワークやライブラリを組み合わせることで、比...
ニューラルネットワーク

【ディープラーニング 転移学習】「転移学習」のための「学習済みモデル」が集められた「Model Asset Exchange」について、サクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ(画像編)【機械学習 転移学習】

ディープラーニングの計算量を減らしたい!精度は保ちたい!と思われる方におすすめの方法として、「転移学習」があることをご紹介しました↓『【ディープラーニング 転移学習】深層学習の計算コストを下げれる「転移学習」とは?転移学習で使う「学習済みモ...
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「画像認識」とは?画像認識にはどんな「種類」があるの?について学びたいあなたはこちらです

最近、人工知能の応用が私たちの生活に浸透してきています。画像認識は、人工知能の活用で著しく進歩した分野の1つです。スマホの普及によって、私たちは手軽に気軽に写真を撮ることができるようになり、IT技術の進歩によって、多くの画像データが比較的容...
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【画像補正】「画像補正」のアプリ・ソフトってどんなものがあるの?無料で使えるフリーソフト、aiを使ったもある?【アプリ ソフト】

本記事では、「画像補正」のアプリやソフトなどについて、サクッと概要などをまとめました(無料のフリーソフトもございます)。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); (adsbygo...