Googleコラボ講座– category –
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【機械学習入門】プロジェクトを成功に導くためのモデル選択と結果の解釈法!
【機械学習プロジェクトの進め方の導入文】 みんな、今日は「機械学習プロジェクトの進め方」についてお話しするで!機械学習って聞くと、難しそうに思うやろ?でもな、実はしっかりとしたステップを踏んで進めれば、誰でもできるんや。これを知ってると、... -
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【機械学習のアンサンブル手法】バギング、ブースティング、スタッキングを使った精度向上の具体例とサンプルコード!
【機械学習入門のアンサンブル学習について】 ほんなら、みんな!今日はアンサンブル学習の基本を学んでいこか!アンサンブル学習っちゅうのは、複数のモデルを組み合わせて、より精度の高い予測をする手法やねん。 アンサンブル学習のメリット 精度の向上... -
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【ハイパーパラメータチューニング入門】ランダムサーチとクロスバリデーションを使った最適化のコツと実践例!
【機械学習のハイパーパラメータチューニング入門】 みんな、こんにちは!今日は「ハイパーパラメータチューニング」っていう、機械学習をもっとええ感じにするためのテクニックについてお話しするで。これ、言うたら料理の調味料みたいなもんやねん。調味... -
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【機械学習入門】特徴量エンジニアリングの基礎と実践的なサンプルコードでモデルを強化しよう!
【機械学習入門へようこそ!】 みんな、今日は機械学習の世界に飛び込むで!機械学習って言うたら、データを使って賢い判断をする技術やけど、その中でも特に「特徴量エンジニアリング」がめっちゃ大事なんや。これをうまく活用することで、モデルの精度が... -
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【機械学習の基礎】クロスバリデーションを使ったモデル選択の方法と実践サンプルコード!
【機械学習の世界へようこそ!】 みんな、機械学習って聞いたことあるかな?最近、AIやデータ分析が注目されてるけど、その中心にあるのがこの機械学習やねん。ようは、コンピュータにデータを学ばせて、自動的に判断させる技術や! メリット 効率的なデー... -
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【機械学習入門】モデル評価の重要性と過学習を理解するための具体例とサンプルコード
【機械学習モデルの評価って大事やで!】 みんな、機械学習のモデルを作ったら、その性能を評価することがめっちゃ大事なんや。例えば、料理を作るとき、味見をせんとその料理が美味しいかどうかわからんやろ?それと同じで、モデルも評価せんと、実際にど... -
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【k-meansクラスタリング入門】データを賢くグループ化する方法と実装例を徹底解説!
【機械学習の世界にようこそ!】 今日は、機械学習の中でも「クラスタリング」っていう手法に焦点を当てていくで!クラスタリングってなんやと思うやろ?簡単に言うたら、データをグループに分けることや。例えば、友達と遊ぶ時に、「この子はゲーム好き、... -
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【k-近傍法入門】シンプルな分類手法の使い方と実装サンプルコードを徹底解説!
【機械学習入門へようこそ!】 みんな、機械学習って聞いたことある?なんか難しそうに思えるけど、実は身近なとこでも使われてるんやで。たとえば、ネットで映画や音楽のおすすめをしてくれるのも、機械学習のおかげやねん。 ここで紹介する「k-近傍法(k... -
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【ランダムフォレスト入門】回帰問題や特徴量の重要度評価を通じて学ぶ使い方とサンプルコード!
【機械学習の世界へようこそ!】 機械学習って聞くと、なんか難しそうやけど、実はめっちゃ面白い世界なんやで!例えば、あなたが毎朝コーヒーを飲むとするやん?その時に「今日はどのコーヒーが好きやろ?」って考えるのが「分類問題」や。ここでランダム... -
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【決定木入門】直感的な予測モデルを使った分類と可視化の具体例!
【機械学習入門へようこそ!】 ほな、今回は「決定木」についてお話しするで!決定木っちゅうのは、データを使って予測をするためのシンプルで直感的なモデルなんや。これを使うことで、複雑なデータをわかりやすく可視化できるんやで。例えば、木を見上げ...