記事一覧
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【０から学ぶAI】第158回：PR曲線（Precision-Recall曲線）
前回の振り返り：ROC曲線とAUC 前回の記事では、ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）とAUC（Area Under the Curve）について解説しました。ROC曲線は、二値分類モデルの性能を視覚的に評価するツールであり、真陽性率（True Positive Rate... -
【０から学ぶAI】第157回：ROC曲線とAUC
前回の振り返り：F1スコア 前回は、F1スコアについて解説しました。F1スコアは、適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均であり、モデルのバランスを評価するために重要な指標です。特に、適合率と再現率の間でトレードオフがある場合、F1スコア... -
【０から学ぶAI】第155回：再現率（Recall）
前回の振り返り：適合率（Precision） 前回の記事では、適合率（Precision）について解説しました。適合率は、モデルが「正解だ」と予測したデータの中で、実際に正解だったデータの割合を示す指標です。特に、誤って正解だと予測してしまう偽陽性（False ... -
【０から学ぶAI】第156回：F1スコア
前回の振り返り：再現率（Recall） 前回の記事では、再現率（Recall）について解説しました。再現率は、実際の正解データの中でモデルがどれだけ正しく予測できたかを示す指標です。特に、偽陰性（False Negative, FN）が大きな影響を与える場合、再現率は... -
【０から学ぶAI】第154回：適合率（Precision）
前回の振り返り：正解率（Accuracy） 前回の記事では、正解率（Accuracy）について解説しました。正解率とは、モデルが全体のデータに対して、どれだけ正確に予測できたかを示す指標です。具体的には、正解率は「正しく予測されたデータの割合」を表し、機... -
【０から学ぶAI】第152回：混同行列とは
前回の振り返り：モデル評価の基本概念 前回は、モデルの評価が機械学習においてなぜ重要であるか、そしてどのような指標を用いて評価するのかを学びました。正解率、精度、再現率、F1スコアなど、さまざまな評価指標を通じて、モデルの性能を定量的に評価... -
【０から学ぶAI】第153回：正解率（Accuracy）
前回の振り返り：混同行列とは 前回は、混同行列について学びました。分類モデルがどのように予測を行ったか、そしてその予測が正しかったかどうかを視覚的に整理した表形式の構造で、モデルのパフォーマンスを詳細に評価する手法でした。混同行列からは、... -
【０から学ぶAI】第151回：モデル評価の基本概念
前回の振り返り：第5章のまとめと理解度チェック 前回は、第5章全体の内容を振り返り、理解度を確認しました。データ前処理、モデルの選定、特徴量エンジニアリングといった重要なトピックについて復習しました。今回は、機械学習モデルの性能を評価するた... -
【０から学ぶAI】第159回：平均二乗誤差（MSE）
前回の振り返り：PR曲線（Precision-Recall曲線） 前回の記事では、PR曲線（Precision-Recall曲線）について解説しました。PR曲線は、適合率（Precision）と再現率（Recall）の関係を示すグラフであり、特に不均衡なデータセットにおけるモデルの性能評価... -
【０から学ぶAI】第160回：平均絶対誤差（MAE）
前回の振り返り：平均二乗誤差（MSE） 前回の記事では、平均二乗誤差（MSE）について解説しました。MSEは、予測値と実際の値の誤差を二乗して平均を取ることで算出され、特に大きな誤差を重視する評価指標です。外れ値がある場合にMSEは非常に大きくなるた... -
【０から学ぶAI】第148回：データ可視化ツールの活用
前回の振り返り：リアルタイムデータ処理 前回は、リアルタイムでデータを処理し、即座に価値を引き出す方法について学びました。ストリーミングデータを効率よく処理するためのフレームワークや、時間ウィンドウ処理の手法について詳しく解説しました。今... -
【０から学ぶAI】第147回：リアルタイムデータ処理
前回の振り返り：ネットワークデータの解析 前回は、ネットワークデータの解析について解説しました。ノードとエッジで構成されるグラフデータを使って、ソーシャルネットワークや交通ネットワークなどさまざまな分野での関係性を可視化し、分析する方法を... -
【０から学ぶAI】第149回：データストーリーテリング
前回の振り返り：データ可視化ツールの活用 前回の記事では、データを視覚的に表現するためのツール、特にMatplotlib、Seaborn、Plotlyといった人気のあるデータ可視化ライブラリについて解説しました。これらのツールを使うことで、データのパターンやト... -
プロンプトでゲームショーの会場を表現する：活気あふれるステージを画像生成AIで描く方法
生成AIでゲームショーの会場を表現する方法 ゲームショーのステージデザインをプロンプトに反映させるポイント ゲームショーの会場を描写する際には、ステージのデザイン、照明の効果、観客の配置など、細かなディテールをプロンプトに反映させることが重... -
プロンプトでコンパニオンを表現する：様々なスタイルやシチュエーションを画像生成AIで描く方法
生成AIでコンパニオンを表現する方法 コンパニオンのディテールをプロンプトに反映させるポイント コンパニオンを表現する際には、スタイルやシチュエーションに応じて、衣装や姿勢、周囲の雰囲気を具体的にプロンプトに反映させることが重要です。例えば...
