AI

このページでは当ブログ、WATLABで投稿しているAI,、機械学習、ディープラーニング関連の記事をまとめています。完全初学者の筆者がゼロから覚えていく過程をまとめていますので、お好きな所からお読み下さい。

G検定学習ノート

【G検定の学習】人工知能(AI)の定義と分類を整理！

【G検定の学習】3度のAIブーム整理！過去の終焉理由と研究の動向

【G検定の学習】機械学習の具体的な手法や概要のまとめ

機械学習関連の外部ライブラリ

scikit-learn

Python機械学習！scikit-learnインストールと例題

Pandas

Python/Pandasの基本操作！データフレーム行列の取扱い

データ前処理

標準化と正規化

Python/sklearnで学習データの前処理！標準化と正規化

モデル管理

学習済モデルの再利用

Python機械学習済モデルをpickleで保存して復元する方法

回帰分析

単回帰分析

Python機械学習！scikit-learnによる単回帰分析

重回帰分析

Python機械学習！scikit-learnによる重回帰分析

サポートベクターマシンによる回帰(SVM.SVR)

Pythonサポートベクターマシンで回帰分析！SVRの概要と実装

分類手法

単純パーセプトロン

PythonでパーセプトロンのANDゲートを実装する！

PythonでパーセプトロンのORゲートを実装する！

多層パーセプトロン

Pythonで多層パーセプトロンのXORゲートを実装する！

決定木(分類木)

Python/sklearnで決定木分析!分類木の考え方とコード

Python決定木可視化!Graphvizの導入とdot処理方法

ランダムフォレスト

Python機械学習!ランダムフォレストの概要とsklearnコード

ランダムフォレストの全決定木を可視化してGIFアニメにしてみた

ロジスティック回帰

Python/sklearn機械学習!ロジスティック回帰で分類する

k近傍法（kNN法）

Python/sklearnのk近傍法!kNNで多クラス分類する

サポートベクターマシンによる分類(SVM.SVC)

Python機械学習初心者用！サポートベクターマシンの概要と実装

教師なし学習

クラスター分析

k-means法

Python/k-means法で教師なし学習!クラスタリング概要

ニューラルネットワーク

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ディープラーニングにおける活性化関数をPythonで作る！

データ分析手法

ペアプロット

Python/seabornで行列散布図！ペアプロット方法と設定