AI・機械学習

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【G検定】ソフト開発未経験の自分が2021#1に合格するまで

 これまでいくつか同時並行で進めていたタスクの1つであるG検定が終了した。 G検定とは、JDLA(日本ディープラーニング協会)が主催する、AI(人工知能)に関する基礎知識を問う検定試験である。 AIエンジニアの登竜門として位置づけられている...
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【G検定】Mini-Max法とαβ法~具体例でわかりやすい解説を試みてみた~

 G検定の勉強中、Mini-Max法とそれに関連する手法であるαβ法の解説を読んだが、これが結構わかりづらかった。 複数の書籍と解説サイトを眺めながらようやく理解できたので、理解がある内になるべくわかりやすく、詳細に解説してみようと思う。概...
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【G検定】試験用参照ノート(2021#1受験時使用)

 本記事は、私がG検定の勉強をした際にまとめた用語、手法等の解説をまとめたノートである。 実際に受検した際も本記事を利用し、合格の一助となった。 完全に自分用に作成したものだが、せっかくなので公開する。勉強に際し使用した書籍 各用語の横に「...
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【AI】機械学習 by Python:次元削減編

 教師なし学習の1つのクラスタリングについてから解説してきた。 今回はそのクラスタリングとともに、教師なし学習の代表格である「次元削減」について扱う。次元削減 ここでいう次元削減とは、分類問題におけるカテゴリーを決定づける特徴量の種類の数を...
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【AI】機械学習 by Python:クラスタリング編③~エルボー法~

 前回からの続き。 クラスタリングの実装例の解説は終わっているが、最後にクラスタの数を決める指標になる「エルボー法」について書く。エルボー法 エルボー法とは、クラスタの数に応じてSSEを計算してグラフ化し、その形状から最適と思われるクラスタ...
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【AI】機械学習 by Python:クラスタリング編②~コード詳説~

 前回からの続き。 今回から、クラスタリングのプログラム例(下記)の解説に入る。 実装例#モジュールのインポートimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matp...
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【AI】機械学習 by Python:クラスタリング編①~実装例と概説~

 前回まで回帰分析、分類と一貫して、正解データからモデルを作る教師あり学習を扱ってきた。 今回から、正解データが存在しないところからモデルを作る教師なし学習の記事執筆に入る。 まずは教師あり学習の分類に似たクラスタリングから。実装例 早速だ...
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【AI】機械学習 by Python:分類アルゴリズムの図の描画

 これまでいくつかの分類アルゴリズムを取り上げ、実装例を紹介してきた。 その中でデータの分布図の描画もしてきたが、今までは学習データとテストデータを同じ分布図に並べただけのものだった(下図のようなイメージ)。 最初はそれで妥協していたが、こ...
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【AI】機械学習 by Python:決定木の描画④~dtreevizを使ってJupyter Notebook上に直接描画する方法~

 前回にて、scikit-learnを使って決定木をJupyterNotebook上に直接描画する方法を解説した。 今回は「dtreeviz」というパッケージ(モジュール)を使って、より視覚に訴える決定木の図をJupyterNotebook...
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【AI】機械学習 by Python:決定木の描画③~scikit-learnを使ってJupyter Notebook上に直接描画する方法~

 前回にて、Graphvizを使って決定木をJupyterNotebook上に直接描画する方法を解説した。 今回はscikit-learnを使って、よりシンプルなコードで決定木の図をJupyterNotebook上に直接描画する方法を示す。...