機械学習を使って学習や予測を行う際は、データの前処理は欠かすことのできないプロセスです。ここではデータの標準化と正規化の概要と必要性、Pythonとscikit-learnによるコーディング例を紹介します。
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Python機械学習!scikit-learnによる単回帰分析
Pythonで機械学習をする時の第一歩として線形回帰問題があります。ここでは線形回帰の中でも最も簡単な単回帰分析のPythonプログラミングを通して最初の一歩を踏み出します。
続きを読むPython/Pandasの基本操作!データフレーム行列の取扱い
Pandasは機械学習を行う場合に多用することになるPython用の強力なデータ分析ツールです。様々な機能を全てマスターするのは時間がかかりますが、ここではよく使う基本操作として、内容を絞って実例とともに紹介します。
続きを読む【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
JDLAが主催するG検定では人工知能(AI)の歴史や動向に関する設問も出題されます。ここでは、第3次AIブームの現代から過去を振り返ることでそれぞれのブームの要点と関連情報をまとめていきます。
続きを読む【G検定の学習】人工知能(AI)の定義と分類を整理!
日本ディープラーニング協会JDLAが主催するG検定合格を目標に、シラバスに記載されている「人工知能(AI)とは?(人工知能の定義)」について学習した内容をまとめます。
続きを読むPython機械学習!scikit-learnインストールと例題
Pythonは機械学習の分野で人気のプログラミング言語です。機械学習プログラミングは自力で書くと大変ですが、Python機械学習ライブラリscikit-learnを使えばハードルはグッと下がります。ここではscikit-learnのインストールと例題の紹介を行います。
続きを読むPythonでパーセプトロンのORゲートを実装する!
前回はニューラルネットワークの基礎であるパーセプトロンでANDゲートを作ってみました。さらなる理解のために、今回はOR回路を作って同じように特性をみてみます。
続きを読むPythonでパーセプトロンのANDゲートを実装する!
ニューラルネットワークは本来多層を形成して機能させるものですが、多層のメリットや原理を理解するために、一層のパーセプトロンと呼ばれるアルゴリズムで基本的なAND回路を学びます。
続きを読むディープラーニングにおける活性化関数をPythonで作る!
ニューラルネットワークに表現力を持たせるために必要な活性化関数には、様々な種類があります。ここでは代表的な活性化関数をいくつか紹介し、Pythonで関数化する所までを扱います。
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