AI マガジン by codexa

機械学習をやってみたいけど何から初めて良いか解らないと思ったことはありますか？もしそうでしたら、この記事はそんな方に向けて書かれています！ 本記事では「TensorFlow 入門」として、Googleが提供する機械学習フレームワークである「TensorFlow」を使って、不動産価格を予測する流れをま ...
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多くのエンジニアが「機械学習 = Python」というイメージをお持ちかも知れません。確かに日本国内では機械学習の実装にはPythonが圧倒的に使われているのも事実です。（参考：何故機械学習にPythonが使われるのか？） 機械学習の経験・レベルを積み上げる中で、接する頻度が増えるプログラミング言語 ...
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機械学習エンジニアがよく使う表現として「ゴミを入れればゴミしか出てこない」という言葉があります。これは機械学習の特性を表しており、ここで言うゴミとは予測の役に立たないデータを表しています。 一般的なWEBアプリーケーションの開発であれば、機能実装の方法は概ね決まっています。例えばログイン機能を実装す ...
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機械学習を勉強するにあたり「アンサンブル学習で精度が大幅に向上したよ」や「バギング」「ブースティング」などのキーワードを耳にしたことがあるかと思います。（参照：機械学習とは？） Kaggleなどのデータサイエンス世界競技では予測精度を競い合いますが、頻繁にこの「アンサンブル学習」の話題が上がります。 ...
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機械学習の中にもロジスティック回帰、決定木、ナイーブベイズ、ニューラルネットワークと様々な学習プロセスが存在しますが、深層学習（別名ディープラーニング）は機械学習の手法の一つです。 2006年にディープラーニングが発表され、現在に至るまでの第三次AIブームの引き金となりました。本記事では「ディープラ ...
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２０１６年に囲碁AI「AlphaGo」が囲碁世界チャンピオンを破ったことなどを一例として、「人工知能」や「機械学習」といったキーワードが広く知られるようになりました。 ただ、人工知能や機械学習と言っても、聞いたことあるけどよくわからない、という人も多いかと思います。わかっているようでわかっていない。 ...
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機械学習をオンラインスクールや入門書籍などで学んで、次はもっと、実用的なデータを使って練習をしたいと考えている方も多いかと思います。 codexa（コデクサ）でも、機械学習で使えるデータセットのまとめや、世界中の機械学習エンジニア・データサイエンティストにこよなく愛されるKaggleなどをご紹介させ ...
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機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感 ...
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機械学習やデータサイエンスのエンジニアが、こよなく愛している環境構築ツール（IDE）「Jupyter Notebook」。この度、以前から公開されていたα版のJupyer Lab（ジュピター・ラボ）が、改めてベータ版として公式に公開となりました！ codexa（コデクサ）チームでも、従来のノートブッ ...
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「この商品を購入したお客様はこちらも一緒にお買い上げいただいてます」「このビデオを見た方はこちらも見てます」。このようなオススメをされた経験はありませんか？これらは、「レコメンド機能（レコメンドエンジン）」と呼ばれるもので、近年ではインターネット上の様々なECやサービスで使われています。 レコメン ...
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