機械学習は多数のハイパーパラメータの組み合わせにより予測精度が決まります。ここではヒートマップでは表現出来ない3つ以上のパラメータとスコアの関係性可視化方法である多次元解析チャートをグリッドサーチの結果を使って紹介します。続きを読む2020.02.20Pythonのグリッドサーチで決定木のハイパーパラメータを調整!機械学習は万能な方法ではなく、ハイパーパラメータの調整が不可欠です。ここでは最も理解しやすい決定木分析を使ってグリッドサーチというハイパーパラメータ調整方法を習得することを目標とします。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。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2020.01.19【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。教師なし学習であるクラスタリングにはk-means法という手法があります。ここではk-means法のアルゴリズム概要を説明し、簡単に計算が可能なscikit-learnを使ったPythonによるサンプルコードを紹介します。続きを読む2020.01.12Python/sklearnのk近傍法!kNNで多クラス分類するk近傍法(kNN法)は数ある機械学習手法の中でも簡単なアルゴリズムを持っています。ここではkNN法の概要とPython/scikit-learnによるコードで実際に簡単な分類問題を解く方法を習得することを目標とします。続きを読む2020.01.06ランダムフォレストの全決定木を可視化してGIFアニメにしてみた機械学習アルゴリズムの1つであるランダムフォレスト分析は多数の決定木を作成して多数決で予測する手法です。続きを読む2020.01.05Python機械学習!ランダムフォレストの概要とsklearnコード機械学習アルゴリズムの1つ、ランダムフォレストは決定木分析とアンサンブル学習を用いた汎化性能の高い分析手法です。ここではランダムフォレストを理解するための概要説明と、Python/scikit-learnによるコード習得を目標とします。続きを読む2020.01.04Python/sklearn機械学習!ロジスティック回帰で分類するロジスティック回帰は回帰と名前が付いていますが、機械学習では分類問題に使われます。ここでは、現象の発生確率を検討できることが特徴であるロジスティック回帰の概要とPython/scikit-learnによるコーディング習得を目標とします。