機械学習ではホールドアウト法として1つのデータセットから訓練データとテストデータを分けることをよく行います。ここでは、Pythonのscikit-learnに含まれるtrain_test_splitを使った簡単なデータ分割方法を紹介します。続きを読む2020.02.11【G検定チートシート】AI関連法律や動向含む試験当日のカンペJDLAが主催するディープラーニングG検定は試験時にGoogle検索や書籍の参照がOKなWeb検定です。ここでは筆者が受験時に素早く用語の参照ができるようメモを残しておきます。続きを読む2020.02.01【G検定の学習】ディープラーニングの概要と具体的な手法JDLAが主催するG検定ではディープラーニングの全体像や各種問題点、手法に関する問題が出題されます。ここでは、ディープラーニングの概要と具体的な手法の紹介をしていきます。PyTorch?」チュートリアルをやってみたディープラーニングのフレームワークであるPyTorchをインストールしましたが、最初は右も左もわからない状態だと思います。PyTorch?」で使い方を覚えましょう。続きを読む2020.01.26ディープラーニング初心者がPyTorchを選んだ3つの理由PyTorchはPythonでディープラーニングのコードが簡単に書けるようになるフレームワークです。ここではディープラーニング初心者である筆者が数あるフレームワークからPyTorchを選んだ理由とインストール方法を紹介します。続きを読む2020.01.26Python/Pandasで時系列データを月毎に集計する方法Pandasは機械学習の入力データ前処理で重宝されるPythonのライブラリです。)する方法を紹介します。続きを読む2020.01.19【G検定の学習】機械学習の具体的な手法や概要のまとめJDLAが主催するG検定では、ディープラーニング以外の機械学習手法に関する設問も出題されます。ここでは、主な機械学習手法の全般を体系的にまとめることで検定対策を行います。機械学習の決定木分析で構築されたツリーは、コンピュータが生成した条件分岐ノードの情報が記載されます。ここではPython/scikit-learnで計算した決定木をdotファイルで出力し、Graphvizというツールをインストールして可視化する方法を紹介します。続きを読む2020.01.02Python/sklearnで決定木分析!分類木の考え方とコード決定木分析は条件分岐の繰り返しで分類や回帰を行う計算です。機械学習の中でもディープラーニングと異なり結果の解釈が容易という利点があります。ここでは決定木の中でも分類木分析の考え方概要とPython/scikit-learnによる計算方法を紹介します。機械学習で構築した学習済モデルは通常一度プログラムを終了してしまうとメモリから解放され、再び使うためには再度学習し直さなければなりません。ここでは学習して出来上がったモデルをPythonのpickleを使ってファイルに保存し、再度復元する方法を紹介します。