(マシンラーニング)系の記事です。動画で学べるPythonによるデータサイエンスの基礎シリーズ、5本目です。機械学習を扱っていきます。「教師なし学習」の手法と実装方法を会得しましょう。動画で学べるPythonによるデータサイエンスの基礎シリーズ、6本目です。AI開発に欠かせない技術、機械あり学習を扱います。動画で学ぶデータサイエンスYouTubeで学ぶPythonデータ分析・講座一覧【ファイルダウンロードあり】YouTubeチャンネル「データサイエンス塾!!」にて公開しているPythonデータ分析講座の一覧です。当ページにて、動画内で使用しているソースコードやファイルの共有も行っておりますので、ご自由にお使いください。以下4つの次元削減アルゴリズムをPythonで実行し、それぞれで2次元のグラフを作成してみます。「特徴量エンジニアリング」でAIの性能を上げよう機械学習を用いて「何かを予測するAI」を作成する時、その「予測精度」は非常に重要になります。同じAIでも、70%当てるものと90%当てるものでは、その価値は大違いでしょう。何か?どんな種類があるのか?「機械学習」と言うと、「AIを作るために必要な技術」・・・という認識の方も多いです。機械学習はAI開発のためだけのものではありません。ブースティング」は、データ分析コンペティション「Kaggle」で良い性能を出す事が多く、一気に多用されるようになりました。一概に「クラスタリング」と言っても、その手法は様々です。何かしらで行った数値の「予測」と、「正解」がどれほど離れているかを評価したい時があります。あるサッカーチームの向こう10回の試合結果を2人で予測し合って、どちらの予想が近かったかで勝負するとします。予測された「ランキング」がどれだけ正解に近いかを評価したい事があります。Googleのような文章検索システム。読み物お役立ちツールホームお問い合わせ。