機械学習システムの設計に関して、今回は要件定義をするにあたって重要なポイントをまとめます。ML目標の決め方やMLアルゴリズムを簡単に紹介しています。簡単なCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を作成して、画像を分類するモデルを作成してみます。使用するデータセットはCIFAR-10です。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。TensorBordを利用して学習過程を可視化します。house-prices」を使って、住宅の情報から価格を予測する回帰問題を扱います。TensorBordを利用して学習過程を可視化します。簡単なニューラルネットワークを作成して、手書き数字画像(MNISTデータセット)を分類するモデルを作成してみます。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。TensorBordを利用して学習過程を可視化します。2023.01.15機械学習プログラミング【python】ソフトマージンのサポートベクターマシン(SVM)の実装ハードマージンSVMとソフトマージンSVMの違いを具体例を交えて述べ、次にpythonを用いたフルスクラッチによるSVMの実装を行います。scikit-learnによる実装も示します。理論編サポートベクターマシン(SVM)とは、パターン識別用の教師あり機械学習アルゴリズムの1種です。データを前提として誤分類をある程度許容する「ソフトマージン」があります。今回の記事ではソフトマージンのサポートベクターマシンの理論を説明します。Colab上で利用する方法について述べます。分類器の評価としてよく使用される「ROC曲線」と「AUR」について述べます。