０から学ぶAI– category –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、画像認識に強いCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を実装し、手書き数字を分類するモデルを構築しました。CNNは画像データの特徴を階層的に学習するため、画像処理分野で非常に強力なツールです。 ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの性能を最大化するためのハイパーパラメータチューニングについて解説しました。グリッドサーチを使って最適なハイパーパラメータを見つけることで、モデルの精度を大幅に向上させることができま...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、PythonのライブラリKerasを使って基本的なニューラルネットワークを構築し、手書き数字の分類モデルを実装しました。KerasはシンプルなAPIを提供し、初心者でも簡単にモデルを作成できる便利なツールで...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、機械学習モデルの評価方法について詳しく解説しました。正解率、精度、再現率、F1スコア、ROC曲線、AUCスコアといった指標を使うことで、モデルの性能を多角的に評価する方法を学びましたね。 今回は、...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、機械学習における最も基本的なモデルである線形回帰モデルを実装し、データの傾向を予測する方法について学びました。線形回帰は、連続的な数値を予測するために用いられるモデルで、シンプルながら強力...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ロジスティック回帰モデルを使って分類問題を解く方法について学びました。データの前処理からモデルの訓練、そして予測と評価までの基本的な流れを理解できましたね。 今回は、機械学習モデルの評価方...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データ前処理の基本として、欠損値処理や特徴量スケーリングについて解説しました。適切な前処理を行うことで、データがモデルに適した形になり、予測精度が向上します。これらの前処理が機械学習の基礎...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Pythonのデータ可視化ライブラリMatplotlibを使って、基本的なグラフの作成方法について解説しました。Matplotlibを使うことで、折れ線グラフや棒グラフ、散布図など様々なグラフを作成し、データの傾向...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの可視化ライブラリSeabornを使って、美しく高度なグラフを作成する方法について解説しました。Seabornを活用することで、データの分布や相関関係を視覚的に把握しやすくなりましたね。 今回は、P...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Pandasを使ってCSV、Excel、JSONなどの様々なデータ形式の読み込みと保存について解説しました。データの入出力を効率的に行う方法を学んだことで、今後のデータ分析やAI開発がさらにスムーズに進められ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Pythonで高速な数値計算を行うためのライブラリNumPyの基本について学びました。NumPyを使うことで、配列操作や行列演算、統計計算などが効率的に行えるようになりましたね。 今回は、データ分析に欠か...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データ操作ライブラリPandasの基本について学びました。Pandasを使うことで、データフレームの操作やフィルタリング、集計などが非常に簡単に行えましたね。 今回は、Pandasを使って様々なデータ形式（C...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Jupyter Notebookの基本操作について学びました。Jupyter Notebookを活用することで、Pythonのコードをインタラクティブに実行し、結果をすぐに確認できるため、データ分析やAI開発が効率的に進められま...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、第7章のまとめと理解度チェックを行い、学んだ内容を振り返り、理解を深めました。今回は、第8章に入り、AI開発で広く使用されているプログラミング言語であるPythonの基礎について解説します。 Python...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Pythonの基礎について学び、Pythonの基本構文やデータ型、リスト、条件分岐、ループ、関数の定義など、AI開発において必要不可欠な知識を身につけました。今回からは、Pythonを活用するための開発環境の...