キカガクAIスクール

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これはプログラミングスクールに通うかどうか迷っている人への鮮烈なメッセージだ!

プログラミングスクールのチューターを辞めたある人が、 プログラミングスクールに通ったほうがいいのか? について記事を書いていた。 筆者の結論は、 (大金をはたいてスクールに通うのは)、好きな時間に質問できる環境としての利...
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キカガク・AIスクールの復習その9ー勾配ブースティング(XGBoost)

機械学習の手法のひとつ、決定木。 そのアンサンブル法として、 1.バギングを使ったランダムフォレスト、 2.ブースティングを使った勾配ブースティング がある。 これらは回帰でも分類でも非常によく使われており、 最近は、勾配ブ...
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素数判定のプログラムを書けといわれて、かれこれ3日(泣)〜キカガク・AIスクールの復習その8

『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』の 「1章 総合問題」(30ページ)に、 Nを自然数として、Nまでの素数を表示する関数を書け。 という、素数判定の課題があった。 素数(prime number)とは、 ...
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キカガク・AIスクールの復習その7〜アンサンブル学習が終わらない!

『PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方』 の第2章に、 「AIで美味しいワインを判定しよう」という演習があったので試してみた。 「UCI Machine Learning Repository」(*1...
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【まとめ1】機械学習をゼロから学ぶ〜キカガク・AIスクールの復習

6ヶ月間通ったキカガクAIスクールの復習を始めた。 テキストは『実践で学ぶ機械学習活用ガイド』。 本書はガイドブックなので、適宜、参考書を追加していく。 まずは、 2020年10月3日〜6日、 機械学習実装の準備を...
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キカガク・AIスクールの復習その6ー機械学習の基礎の「キ」

機械学習において最も重要なライブラリ、 scikit-learn(サイキット・ラーン)の、 Toy datasetsを使い、 機械学習の一連の流れをつかんでいく。 たいていのテキスト本は、 ここから始まる。 わたしが...
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キカガク・AIスクールの復習その5ーAIにデータサイエンスは欠かせない!

AI人材タイプは、ざっくりいうと、 機械学習エンジニア データサイエンティスト のどちらかだ(*1)。 キャリアチェンジではなく、 自分のドメイン知識にAI/DX分野の知識を加えるのが目的なら、 データサイエンティスト寄りの...
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キカガク・AIスクールの復習その4〜オブジェクト指向のクラスとインスタンス

プログラムの基本処理は、 順次 繰り返し(for文) 分岐(if文) の、たった3つだ(*1) これを制御構造といい、 プログラムはこの3つの制御構造の組み合わせでできている。 *1 このなかで一番難しいのは、繰り返し(f...
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キカガク・AIスクールの復習その3ーなんでこんなことやってんだろ?〜Pythonの基本文法

Jupyter Notebookにコードを打ちながら思う。 なんで俺は、この大事な休日に、3 + 1.5とか、3÷2とかやってんだろ? ホント、つまらない。 休日の過ごし方としては最低だ。 なにごとも、 基本操作はつまらない。...
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キカガク・AIスクールの復習その2ーPythonを学ぶ前に伝えたいこと

AIに興味を持つと、 何から勉強を始めたらいいのかわからず、 とりあえず、 「プログラミングを勉強しなくちゃ」 と思う(はず)。 AI(とくに、機械学習)によく使われているプログラミング言語...
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