機械学習のニューラルネットワークはパーセプトロンを基礎としています。パーセプトロンは線形分離可能な問題にしか適用できませんが、多層に連結することでその壁を超えることができます。ここではPythonを使って多層パーセプトロンのコーディングを習得します。
続きを読むPythonで多層パーセプトロンのXORゲートを実装する!
人工知能
Python機械学習！scikit-learnによる重回帰分析
Pythonで機械学習をする第一歩として、過去に単一の説明変数から目的変数を予測する単回帰分析を習得しました。 今回は同じくscikit-learnを使って複数の説明変数を扱う重回帰分析を紹介します。
続きを読むPython/sklearnで学習データの前処理！標準化と正規化
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。
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。
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