AI マガジン by codexa

正規化・標準化を徹底解説 (Python 前処理 サンプルコード付き)

私たちは普段から様々なものを「比較」しています。例えばテストの点数や売り上げなどは、他人の点数や他店舗の売り上げと比較して優劣が決まります。このような時、同じ単位での比較はさほど難しくはありません。しかし、単位が違う時はどうでしょう。平熱と身長を例に挙げてみます。平熱が37.3度の人は「他人と比較し ...
続きを読む

外れ値とは?Pythonを使用して外れ値の検出方法を実装してみよう(全コード公開中)

データを扱っていると想定外の値を目にすることがあります。筆者も毎日の体重を体重計からスマートフォンに転送し記録していますが、体重計の故障などによって普段であれば考えられない体重が記録されていることがあります。正直、サービスの利用者からすれば、意味のない値は削除してほしいものです。 機械学習の分野でも ...
続きを読む

欠損値とは?Pythonを使って欠損値の処理方法と実装を徹底解説【機械学習 入門編】

突然ですが、皆さんはアンケートの回答を求められた経験はありませんか? 道端で声を掛けられる場合もあれば、飲食店の机の上に置いてある場合もあります。例えば皆さんが機械学習の勉強会に参加していたとします。以下の項目を聞かれた場合、皆さんは何項目記入しますか? ■セミナー来場者アンケート 1. お名前 2 ...
続きを読む

ダミー変数(One-Hotエンコーディング)とは?実装コードを交えて徹底解説

「データ」という言葉は非常によく使われる言葉です。AIや機械学習も、データを大量に収集し、それらを学習することで予測を立てています。しかし、データを大量に収集できれば、残りの作業をすべてAIが行ってくれるわけではありません。AIがより精度の高い予測を出すためには、これらのデータをどのように処理するか ...
続きを読む

【全22種 AI資格掲載中】国内外のAI資格を徹底調査しました

昨今、「AI」と言う言葉を聞かない日はないほどにAIブームが加速しています。それによりAIや機械学習について勉強したいと思う方が増えたことは間違いありません。最近では「AI資格」と呼ばれる資格試験も誕生し始め、多くの方が受験されています。例えば、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主宰するG検定 ...
続きを読む

OpenCV 入門:画像処理・画像認識・機械学習の実装を徹底解説(全実装コード公開)

皆さん、突然ですが上の画像をご覧ください。 (画像引用:OpenCV公式サイトより) これは、画像認識技術の応用例の一つです。コンピューターが映像の範囲内で移動する複数の人間を検知し、その移動をリアルタイムで追跡している様子が見て取れます。かなりの数の人がいるにも関わらず、ほとんどの人を正確に検出す ...
続きを読む

Python 機械学習ライブラリを23個一挙紹介!データ処理から深層学習まで完全網羅

機械学習モデルを構築する際に欠かせないのが、機械学習ライブラリです。様々な機械学習ライブラリがインターネット上で提供されていることが、昨今の機械学習ブームを支えているのは間違いありません。 しかし、一言で機械学習ライブラリといっても、その用途は様々です。どのライブラリを、機械学習モデル構築の流れの中 ...
続きを読む

scikit-learn 入門:6つの機能と分類・回帰の実装方法を徹底解説!

皆さんは、scikit-learn(よみ:サイキット・ラーン)をご存知でしょうか。Pythonを使っている方、機械学習を学ばれている方なら一度は耳にしたことがあることでしょう。しかし、scikit-learnを知っている方の中でも、scikit-learnでいったい何ができるのか、その全貌を知ってい ...
続きを読む

機械学習エンジニアのリアルな実態調査 – 仕事内容や年収から、必須のスキル・経験まで!

機械学習エンジニアと聞いて、皆さんはどのような職種をイメージするでしょうか?「機械学習のスペシャリスト」、「給料高そう」、「トレンドの分野だから求人も多そう」などではないでしょうか。しかし、日本ではまだ新しい職種であるため、具体的にはイメージしづらいのではないかと思います。 そこで、本稿では、求人情 ...
続きを読む

機械学習の評価指標 分類編:適合率や再現率、AUC(ROC曲線、PR曲線)を解説

学校での成績評価や会社での人事評価といったように、評価というのは、社会で生きる人々にとって常について回るものですね。しかし、評価するというのは、身近でありながら案外難しいことではないでしょうか? 重要なひとつの点で優れていればいいのか、あるいは全体的にバランスよく優れていることに対して高い評価をつけ ...
続きを読む