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AI 機械学習

2020/3/7

【入門から上級レベルまで】AI・機械学習の独学におすすめ本25選

機械学習・AIの勉強を始めたい人 機械学習を独学で書籍で、本で学びたいけど、沢山ありすぎて分からない。 AIや機械学習についての色々な本が出回っており、どの様な順番で勉強をすれば良いのか分からない。 レベルに分けて機械学習やAI関連の書籍で勉強をすれば良いのか教えてほしい。    この記事の想定読者 Python・機械学習・AIに興味のある方 Python・機械学習・AIを独学で勉強したい方 Python・機械学習・AIの学習をこれから始める方 機械学習・AIエンジニアとして今後就職を考えている ...

機械学習 ランダムフォレスト 決定木 回帰木 Python 特徴 分類の仕方

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2019/8/7

【機械学習】ランダムフォレストとは【特徴の解説から実装まで】

機械学習のアルゴリズム(予測モデル)にはいくつか種類があります。例えば、線形回帰や回帰木、決定木、ランダムフォレストなどがあります。今回は予測モデルのうち、回帰木・決定木を応用したランダムフォレストを用いた予測モデルの作成方法について、具体的な例を用いつつランダムフォレストの特徴〜実装方法まで解説していきます。決定木、回帰木による機械学習アルゴリズム(予測モデル)の作成方法については以下の記事を参照してください。[kanren id="14875"]では早速、みていきましょう。 ランダムフォレストとは ラ ...

機械学習 データ前処理 方法 練習問題 実践編 解説

AI

2020/2/14

機械学習のためのデータの前処理の方法を詳しく解説【手順あり】

こんにちわ。この記事では、機械学習を行う際に必要なデータの前処理についての方法について実践を踏まえながら練習問題を通して学習していきます。練習問題の題材としてはKaggleで無料で配布されている資料を使用します。Kaggleにあるcsvファイルをダウンロードし、jupyter notebookで作業を行う場所と同じフォルダにアップロードしてください。機械学習を行うにあたり、データの抽出やデータの作成・整理は最も重要になります。臨床試験でも企業でのデータ処理の案件でもそうですが、データの作成次第で結果が大き ...

機械学習 予測モデル 評価

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2019/8/7

【機械学習】線形回帰モデルで予測モデルを作成する【手順あり】

こんにちわ。これまで以下の記事で、まずcsvからデータ得てデータの準備を行い、データの前処理を行なって散布図を描き、その散布図に適した予測モデル(線形モデル)を作成しました。(以下の順番の流れで記事を読んでいただくと理解が深まるかと思います)[kanren id="13819"][kanren id="13901"][kanren id="13974"][kanren id="14250"]この記事では、準備を行い、前処理をおこなったデータを用いて予測モデルの作成を行います。一概に予測モデルと言っても、「 ...

機械学習 予測モデル

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2019/7/26

機会学習と予測モデル

こんにちわ。今回は機械学習においてコアとなる概念である「最適化」を学ぶ事を目標として、そのために必要な知識である「予測モデル」を学習します。この記事で「予測モデル」について学習した後に、線形モデルを使用して評価関数を作成し、最適なモデルのパラメータを決定するために勾配降下法を自在に用いる事ができる様になる、最適化を理解出来る様になる事が目標です。※ 京都大学で配布されている機械学習と数理の応用のスライドが、機械学習と予測モデルや線形モデルを理解する上で非常に役に立ちますのでご参照下さい。» 機械学習と数理 ...

人工知能 AI 機械学習 深層学習の基礎

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2020/2/18

【初心者向け】人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは

機械学習・AIの勉強を始めたい人 AI、人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いがイマイチ分からない。 これから機械学習を学んでいきたいが、学習する上で重要な項目や数学の知識を知りたい。 この様な方に向けた記事になります。この記事では、AI、人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いなど基本的内容について解説していきます。まだ人工知能や機械学習、ディープラーニングを学ばれていない方でも、なるべく分かりやすい解説を心掛けています。 それでは本記事の内容です。    本記事の内容 人工知能、機 ...

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