機械学習・AI– category –

Pythonとscikit-learnを用いて単回帰および重回帰モデルを作成・評価する方法について解説します。

「人工知能(AI)開発に興味があり、Pythonを用いてできるようになりたい」「ディープラーニング（深層学習）プログラミングスキル習得に向けた、おすすめ学習教材を知りたい」このような要望にお応えします。

「単回帰・重回帰分析の概要」「回帰モデル作成時の評価方法やモデル性能改善方法」について詳しく知りたい方向けの記事です。

「AI・ディープラーニングのプログラミング手法を学習する上でおすすめの入門本・動画教材を知りたい」「PyTorchという近年人気のフレームワークを使って深層学習プログラミングを体験してみたい」本記事ではこのような要望にお応えします。

本記事では機械学習分類モデルの評価指標として用いる「ROC曲線」「PR曲線」「AUC」それぞれの意味・違い・評価方法を詳しく解説します。

近年人気プログラミング言語ランキングで常に上位をキープする「Python」について、その理由の1つに「人工知能開発ができること」が挙げられます。本記事では「Pythonプログラミングを通じてAI開発を行うためのおすすめ独学方法」を徹底解説します。

「機械学習プロジェクトの進め方イメージが分からない」「モデル構築・評価に向けてどのような作業に着手すべき？」本記事ではこのような疑問に回答します。

機械学習の性能評価方法の中で「回帰モデルはどうやって評価するの？」本記事ではその疑問に回答します。具体的に、決定係数、RMSE、MAE等の評価指標があり、それら特徴・利用シーンを1つずつ詳しく解説します。

機械学習における回帰問題の性能評価のために、Pythonで評価指標を出力する方法を解説します。ライブラリはScikit-learn(サイキット・ラーン)を用い、R2(決定係数)、RMSE、MAEをプログラムする方法を学んでいきましょう！

本記事は、機械学習の教師あり学習に該当する「k近傍法」の解説記事です。k近傍法の概要や、Pythonを用いた機械学習プログラミング手法を詳しく解説しています。

PyTorchのライブラリを用いて0からディープラーニングモデルを構築してみたいという方向けの記事です。PyTorchでのモデル構築に際して、プログラミングの組み立て方を分かりやすいテンプレートを用いて解説します。実際に簡易なニューラルネットワークモデルを構築できるようになるまで本記事でサポートします！

本記事はPython機械学習プログラミングの解説記事です。「グリッドサーチをもとにハイパーパラメータの最適化ができるようになりたい」「ランダムフォレストでのモデル構築方法を知りたい」という方向けの内容となっています。