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前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、ロジスティック回帰について学びました。この手法は、二値分類問題において、データを二つのカテゴリに分けるために使用されます。たとえば、ある顧客が商品を購入するかどうか、メールがスパムかどうかといった予測...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、機械学習における基本的な手法である線形回帰について学びました。この手法は、連続値を予測する回帰問題で活躍しますが、今回取り上げるロジスティック回帰は、二値分類問題に特化した手法です。例えば...

はじめに 第2章では、機械学習でよく使われる主要なアルゴリズムについて学んでいきます。今回は、その第一歩として線形回帰に焦点を当てます。線形回帰は、数値データを基にして予測を行う際の基本的なモデルで、シンプルながらも多くの応用が可能です。...

生成AIで野球シーンを表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使って野球シーンを表現する際、プロンプトの詳細さが結果に大きな影響を与えます。バッティング、ピッチング、守備、ランニングなど、野球の様々なシーンを具体的に指定することで、A...

生成AIで照明器具を表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使用して照明器具を表現する際、プロンプトの詳細さが結果に大きな影響を与えます。シャンデリア、ペンダントライト、フロアランプなど、照明器具の種類やスタイル、素材、光の質を具体...

生成AIでピアノを表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使ってピアノを表現する際、プロンプトの詳細さが結果に大きな影響を与えます。グランドピアノ、アップライトピアノ、デジタルピアノなど、ピアノの種類やスタイル、素材、カラーを具体的...

生成AIでカーペット・ラグ等を表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使って床に敷くアイテムを表現する際、プロンプトの具体性が結果に大きな影響を与えます。絨毯、ラグマット、畳など、アイテムの種類やスタイル、ディテールを明確に指定する...

生成AIでサッカーシーンを表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使ってサッカーシーンを表現する際、プロンプトの詳細さが結果に大きな影響を与えます。シュート、ドリブル、ゴールキーパーのセーブなど、サッカーの様々なシーンを具体的に指定...

生成AIでアメフトシーンを表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使ってアメフトシーンを表現する際、プロンプトの詳細さが結果に大きな影響を与えます。タッチダウン、タックル、クォーターバックの投球など、アメフトの様々なシーンを具体的に...

飛行機と飛行機体の基本：種類と特徴 飛行機とその他の飛行機体の概要 飛行機体とは、空を飛ぶために設計されたさまざまな種類の航空機の総称です。飛行機やヘリコプター、ドローン、グライダー、気球など、飛行機体はその形状や用途に応じて多様なデザイ...

生成AIでラグビーシーンを表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使ってラグビーシーンを表現する際、プロンプトの詳細さが結果に大きな影響を与えます。トライ、タックル、スクラム、キックオフなど、ラグビーの様々なシーンを具体的に指定する...

第1章の振り返り こんにちは！ここまで、29回にわたってAIの基本から応用までを学んできました。この第1章は、AIの基礎知識をしっかりと固め、次のステップに進むための重要な土台を築くものでした。AIの概念、機械学習、ディープラーニング、データの前処...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データをグループ化する手法としてクラスタリングについて学びました。クラスタリングを使うことで、データの中に隠れたパターンや構造を発見し、新たな視点を得ることができましたね。 今回は、クラス...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの次元を削減する手法として主成分分析（PCA）について学びました。PCAを使うことで、データの複雑さを減らし、モデルの計算効率を高めることができましたね。 今回のテーマは、クラスタリングで...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの次元を減らすための手法である次元削減について学びました。次元削減は、データの複雑さを減らし、モデルの計算効率を高めるために非常に重要な手法です。今回は、その次元削減の具体的な方法で...