AI基礎

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【AI・機械学習】クラスタリングでできること【python実例】

機械学習のアルゴリズムについて説明していきます。今回はクラスタリングについてです。 著者がポイントとして考える、AIの基礎をできるだけ簡単な形でお伝えします。書籍等で勉強する前にご一読いただけると、理解を深めることができると思います...
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ヒストグラムについて

ヒストグラムとは、AI・機械学習に興味がある方は聞いたことあると思いますが、ヒストグラムとは私が思うに最もよく使うグラフの1つです。というのもヒストグラムのは他のグラフと違い抽象的な見方をするという面白い特徴があります。
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数値データを予測する②(回帰分析)

ここでは、つくった回帰モデルを診断することでAIが人と同じような回答を出せているか?残差(誤差)のバラツキを見ることでAIの表現力を見たり、次のアクションを考察する方法を説明します。
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数値データを予測する①(回帰分析)

AI・機械学習において回帰分析は根底となる理論です。これをある程度理解しているのと、そうでないのではAIの性能に大きく差がつく大切な理論です。最後まで読んでいただけると、おそらく統計的な物の見方・考え方がぼんやり見えてくると思います。難しい理論は理解できなくても、我慢して最後まで読んでいただくことをおすすめします!
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データの質と量について

データはAIの性能を大きく左右するにも関わらず、詳しく述べているところは少ないと思います。ここでは著者の経験でどんなデータを取っていけばいいか、どのくらいのデータが必要かを述べていきます。
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強いAIをつくる

著者がポイントとして考える、AIの基礎をできるだけ簡単な形でお伝えします。どちらかというとデータサイエンティストの方へというよりは、現場実務者であったり、文系出身の方向けの内容となっております。書籍等で勉強する前にご一読いただけると、理解...
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AIのキホン

ここで説明していくこと AIについて基本的なことAIにできることAIの中身はどうなってるかできるだけ数式を使わないで説明していきます! ここでは著者がポイントとして考える、AIの基礎をできるだけ簡単な形でお伝えします。どちらかとい...
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