「データ分析」に関するおすすめのピックアップ動画の一覧です。 https://ml.streamdb.net/pickup-rss/c/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90 Mon, 09 Aug 21 10:00:04 +0900 https://ml.streamdb.net/timelines/v/HYWQbAdsG6s Mon, 09 Aug 21 10:00:04 +0900 【Pythonプログラミング】Pandasの基本 〜表形式データ・データ分析〜 初心者向けのDataFrameの操作入門！ 後編 ▶︎ https://youtu.be/lMt72Gggph4 Pythonプログラミングに関する情報を発信しているサプーです！ この動画はPythonのPandasのライブラリの使い方について解説しています。表形式データ(テーブルデータ)の操作やデータ分析、機械学習の分野でもよく使われるPandasのDataFrameの操作の基本について学べます😊 ・DataFrameとは？ ・DataFrameから特定の列・行を抽出 ・DataFrameの列同士の演算・加工 ・統計量の取得 これらについて説明しています！！ 実際にPythonコードを動かして実演しているので、最後まで見てもらえたら嬉しいです😊 💙 メンバーシップ 💙 説明動画 ▶︎ https://youtu.be/-Pc2SAxKSC4 登録 ▶︎ https://www.youtube.com/channel/UC5Kgc_HNzx4GJ-w4QMeeKiQ/join iPhoneの方はこらから ▶︎ https://twitter.com/PythonSuppl/status/1466049000658718729?s=20 💻 動作環境 💻 Windows 10 Python 3.9.0 面白いと思ったらいいねボタン・チャンネル登録をしてくれたら、とってもとっても嬉しいです💕 一緒にプログラミングを勉強していきましょう！！ ⭐️ チャプター ⭐️ 0:00 今日のテーマ「Pandasの基本 (DataFrame操作)」 0:37 Pandasとは？ 3:48 DataFrameの作成 5:39 Seriesの作成 7:13 ExcelからDataFrameを作成 10:03 jupyter notebookの使用 11:25 CSVからDataFrame作成 12:02 特定の列・行の抽出 17:44 条件でデータを抽出 21:28 統計量の取得 23:35 列単位で演算・加工 25:52 エンディング 💜 チャンネル説明 💜 Pythonプログラミングについて解説するVtuber サプーです✨ 初心者でも分かりやすく、Pythonを体系的に学習できるような動画をアップロードしていきます！ みんなが少しでもPythonが好きになってくれたら嬉しいな💕 Twitterもやってるので、フォローお願いします！ Twitter ▶︎ https://twitter.com/PythonSuppl メール ▶︎ [email protected] #Python #Pandas #DataFrame #データ分析 #機械学習 #プログラミング #初心者 #入門 #パイソン #AI #PythonVTuberサプー #Python #プログラミング #初心者 #入門 #パイソン #基本 #DataFrame #Pandas #パンダス #データフレーム #機械学習 #データ分析 #AI #Python #プログラミング #初心者 #入門 #パイソン #基本 #DataFrame #Pandas #パンダス #データフレーム #機械学習 #データ分析 #AI https://ml.streamdb.net/timelines/v/xz151IIp6us Sun, 27 Feb 22 12:00:18 +0900 初学者から2時間で習得！Excelデータ分析・完全講義 エクセルで自由自在に統計解析やデータアナリティクスができるようになりましょう。 質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります！ ※内容としては過去動画のまとめですが、内容の補足や追加をしたため全て撮り直しております。 【Excelファイルのダウンロードサイト】 https://analysis-navi.com/?p=4032 【応用編はこちら】 https://youtu.be/56pmYCZZuN8 【目次】 ■ 導入 0:37 なぜExcelのデータ分析を学ぶ必要があるのか ■ 集計のワザ 7:10 フィルターの使い方 11:03 基本的な関数 19:08 基本的なグラフ(導入) ├ 19:30 棒グラフ ├ 22:58 折れ線グラフ ├ 26:24 散布図 ├ 28:29 ヒストグラム └ 33:42 箱ひげ図 38:31 ピボットテーブル ■ 分析のワザ 44:36 相関分析 56:13 仮説検定(導入) ├ 57:00 t検定 └ 1:11:35 分散分析[ANOVA] 1:23:20 回帰分析(導入) ├ 1:25:55 単回帰分析 └ 1:39:13 重回帰分析 【キーワード】 データサイエンス F検定 多重共線性（マルチコ） ビジネス統計スペシャリスト #エクセル #データ分析 #統計学 #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/4nsTce1Oce8 Sun, 10 Jul 22 18:24:15 +0900 【超簡単Webアプリ】streamlitでWebアプリを最速で作ってネット公開！〜 プログラミング初心者向け 〜 Pythonプログラミングに関する情報を発信しているサプーです！ この動画はWebアプリが簡単に作れて、簡単にWeb公開できるstreamlitを解説している動画です！ ・streamlitとは？ ・画面の作り方、フォームの作り方 ・マルチページの作り方 ・ネットに公開してデプロイする方法 これらについて説明しています💙 実際にPythonコードを動かして実演しているので、最後まで見てもらえたら嬉しいです😊 💙 メンバーシップ 💙 説明動画 ▶︎ https://youtu.be/-Pc2SAxKSC4 登録 ▶︎ https://www.youtube.com/channel/UC5Kgc_HNzx4GJ-w4QMeeKiQ/join iPhoneの方はこらから ▶︎ https://twitter.com/PythonSuppl/status/1466049000658718729?s=20 💻 動作環境 💻 Windows 10 Python 3.9.0 ⭐️ チャプター ⭐️ 0:00 今日のテーマ「Pythonのstreamlit」 0:33 streamlitとは？ 2:38 画面の作り方 5:20 テキスト・インプットウィジェット 18:28 データ分析関連のウィジェット 22:25 レイアウト変更 24:21 マルチページアプリ2 6:57 ネットへの公開方法 33:48 エンディング 🎥 関連動画 🎥 Flask ▶︎ https://youtu.be/EQIAzH0HvzQ OpenCV ▶︎ https://youtu.be/SNTkI7aYzYE Pandas ▶︎ https://youtu.be/HYWQbAdsG6s matplotlib ▶︎ https://youtu.be/axfOUJGgxQI requirements.txt ▶︎ https://youtu.be/iiFs3u6VkFE Git ▶︎ https://youtu.be/6SLMB7BPG9E 🌎 参考URL 🌎 Streamlit inputウィジェット ▶︎ https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets#input-widgets Streamlit グラフウィジェット ▶︎ https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts#chart-elements GitHub ▶︎ https://github.co.jp/ Streamlit Cloud ▶︎ https://streamlit.io/cloud 💜 チャンネル説明 💜 Pythonプログラミングについて解説するVtuber サプーです✨ 初心者でも分かりやすく、Pythonを体系的に学習できるような動画をアップロードしていきます！ みんなが少しでもPythonが好きになってくれたら嬉しいな💕 Twitterもやってるので、フォローお願いします！ Twitter ▶︎ https://twitter.com/PythonSuppl メール ▶︎ [email protected] #Python #Webアプリ #streamlit #Webサイト #パイソン #PythonVTuberサプー #Python #プログラミング #初心者 #学習 #入門 #エンジニア #パイソン #独学 #基本 #基礎 #勉強 #システム開発 #Python #プログラミング #初心者 #学習 #入門 #エンジニア #パイソン #独学 #基本 #基礎 #勉強 #システム開発 https://ml.streamdb.net/timelines/v/JPt5JYmcngc Fri, 05 Apr 24 20:00:00 +0900 【強化学習】Q学習 - データを用いて最適方策を学習【強化学習の基礎アルゴリズム】RL vol. 14 #176 #VRアカデミア #ReinforcementLearning ついにあの「Q学習」がやってきた！　データから最適方策を学習できる素敵アルゴリズムであり、この子はベルマン最適作用素のデータ近似で学習を進めます。 深層強化学習の革命児 DQN の元ネタでもあるQ学習を抑え、素敵な強化学習ライフを始めましょう！ 【プレイリスト】 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR 【目次】 To Be Appeared 【参考文献】 分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 私の本！　この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。 合わせてみていただくと分かり易いかと！ 強化学習（第2版） https://amzn.to/3K4QsR8 Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ！ ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/ 強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) https://amzn.to/44R2XYr 理論家向けの方にはこちら！ しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 https://amzn.to/3XYDrOM 手を動かしながら学びたい人向け！ サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます！ 将棋AIで学ぶディープラーニング https://www.amazon.co.jp/dp/B07B7JJ929 強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず！ そういう人におすすめ！ 将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。 将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください！ 更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa 強化学習の基礎と深層強化学習 https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning 合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。 【宣伝：本も買ってね！】 データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました！ 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 【宣伝2：クラファンやってるよ！】 活動継続のためのご支援をお願いしています。詳細はこちら！ クラファン（月額）はこちら → https://community.camp-fire.jp/projects/view/709000 （クラファン始めた理由の動画 → https://www.youtube.com/watch?v=vXY34njwL4o ） 【終わりに】 ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼、インターンの応募は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIbis Solid (妹) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model Design by: ばんちょうさん（ https://twitter.com/k_ban_ ）ママ！ 3D Model by: キツネツキさん（ https://twitter.com/_kitsune_tsuki_ ） パパ！ https://ml.streamdb.net/timelines/v/v1Tjqby7akQ Sat, 18 Jul 20 14:44:02 +0900 エクセルで「回帰分析」が使えるようになる動画 マーケティングにも良く使われるデータ分析手法「回帰分析」です。 直線（線形近似）だけでなく、近似曲線の書き方・考え方もご紹介しています。 便利、シンプル、そして強力な手法なので、是非ご活用ください。 #近似曲線 #指数関数 #近似曲線 #指数関数 https://ml.streamdb.net/timelines/v/xs4HqZCuSFA Sun, 28 Jun 20 10:00:08 +0900 エクセルで「t検定」が使えるようになる動画 様々な場面で使える、とっても便利なデータ分析の手法「t検定」を学び、Excelで使いこなせるようになりましょう！ 【アジェンダ】 ・t検定とは ・t検定が使われる事例 ・t検定を行う上での注意点 ・Excelによるt検定の実行 ・結果の見方 【キーワード】仮説検定、F検定、有意水準、片側検定、両側検定 #t検定 #Excel #t検定 #Excel https://ml.streamdb.net/timelines/v/WgfEu0V8Rtc Fri, 24 Jul 20 13:11:19 +0900 エクセルで「重回帰分析」が使えるようになる動画 前回の単回帰分析に続き、今回は「重回帰分析」をご紹介します。 こちらもExcelのデータ分析機能を使えば一瞬で実行することができます。 #データ分析 #データ分析 https://ml.streamdb.net/timelines/v/lMt72Gggph4 Sat, 14 Aug 21 11:48:02 +0900 【Pythonプログラミング】Pandasの基本 (後編) 〜 表形式データ・データ分析 〜 初心者向けのDataFrameの操作入門！ Pandas 前編 ▶︎ https://youtu.be/HYWQbAdsG6s Pythonプログラミングに関する情報を発信しているサプーです！ この動画はPythonのPandasのライブラリの使い方について解説しています。表形式データ(テーブルデータ)の操作やデータ分析、機械学習の分野でもよく使われるPandasのDataFrameの操作の基本について学べます😊 ・DataFrameで集計 ・DataFrameの結合 ・DataFrameとラムダ式 ・グラフの描画 これらについて説明しています！！ 💙 メンバーシップ 💙 説明動画 ▶︎ https://youtu.be/-Pc2SAxKSC4 登録 ▶︎ https://www.youtube.com/channel/UC5Kgc_HNzx4GJ-w4QMeeKiQ/join iPhoneの方はこらから ▶︎ https://twitter.com/PythonSuppl/status/1466049000658718729?s=20 💻 動作環境 💻 Windows 10 Python 3.9.0 面白いと思ったらいいねボタン・チャンネル登録をしてくれたら、とってもとっても嬉しいです💕 一緒にプログラミングを勉強していきましょう！！ ⭐️ チャプター ⭐️ 0:00 今日のテーマ「Pandasの基本 (DataFrame操作)」 0:38 GroupByによる集計 6:10 index・columnsの変更 11:05 concatによる結合 15:12 mergeによる結合 20:47 map + ラムダ式 23:44 グラフ描画 25:57 エンディング 💜 チャンネル説明 💜 Pythonプログラミングについて解説するVtuber サプーです✨ 初心者でも分かりやすく、Pythonを体系的に学習できるような動画をアップロードしていきます！ みんなが少しでもPythonが好きになってくれたら嬉しいな💕 Twitterもやってるので、フォローお願いします！ Twitter ▶︎ https://twitter.com/PythonSuppl メール ▶︎ [email protected] #Python #Pandas #DataFrame #データ分析 #機械学習 #プログラミング #初心者 #入門 #パイソン #AI #PythonVTuberサプー #Python #プログラミング #初心者 #入門 #パイソン #基本 #データフレーム #パンダス #Pandas #DataFrame #AI #機械学習 #Python #プログラミング #初心者 #入門 #パイソン #基本 #データフレーム #パンダス #Pandas #DataFrame #AI #機械学習 https://ml.streamdb.net/timelines/v/jwHVLrtkt5w Fri, 21 Jul 23 20:00:00 +0900 【強化学習】強化学習は行動選択の科学である【広大な分野だけどコアはこれ！】RL vol. 1 #151 #VRアカデミア #ReinforcementLearning 強化学習についての解説シリーズを始めます！ Q. 強化学習とは？ → A. 行動選択の科学です。 非常に膨大な研究と実践が広がる強化学習ですが、一言で言うならこれだと思う！ 【プレイリスト】 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR 【目次】 To Be Appeared 【参考文献】 分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 私の本！　この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。 合わせてみていただくと分かり易いかと！ 強化学習（第2版） https://amzn.to/3K4QsR8 Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ！ ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/ 強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) https://amzn.to/44R2XYr 理論家向けの方にはこちら！ しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 https://amzn.to/3XYDrOM 手を動かしながら学びたい人向け！ サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます！ 将棋AIで学ぶディープラーニング https://www.amazon.co.jp/dp/B07B7JJ929 強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず！ そういう人におすすめ！ 将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。 将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください！ 更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa 強化学習の基礎と深層強化学習 https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning 合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。 【宣伝：本も買ってね！】 データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました！ 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 【終わりに】 ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIbis Solid (妹) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa ) https://ml.streamdb.net/timelines/v/112JFfmor4U Sun, 03 Oct 21 12:00:00 +0900 よく使う10種の「確率分布」を覚えよう！〜どんな事象がどんな分布なのか？〜 事象を何でもかんでも正規分布と決めつけず、データに見合った適切な確率分布を知り、より正しいデータ分析ができるようになりましょう！！ 【紹介する分布】 ■離散型 　離散一様分布 　二項分布 　ポアソン分布 　幾何分布 　負の二項分布 ■連続型 　正規分布 　対数正規分布 　指数分布 　ガンマ分布 　ワイブル分布 #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/e-Xwr4yc24A Sat, 11 Jul 20 15:58:18 +0900 エクセルで「相関分析」が使えるようになる動画【散布図】 様々な場面で使える便利なデータ分析手法「相関分析」を学び、Excelで使いこなせるようになりましょう！ 相関係数の計算方法や、その数値の解釈の注意点についてもご説明しています。 #相関係数 #相関係数 https://ml.streamdb.net/timelines/v/R8CyNE8Vgg4 Fri, 01 Sep 23 20:00:00 +0900 【強化学習】マルコフ決定過程 - 強化学習の問題設定を決めてくれるやつ【5つのうち大事なのは2つ！】RL vol. 4 #155 #VRアカデミア #ReinforcementLearning マルコフ決定過程 (MDP) が強化学習の問題設定を与えてくれます。 なんか定義見るとやばい集合2連打から始まりますが、大事なのはそれ以外の3つ（のうち特に2つだけ） ポイントを抑えて MDP と仲良くなりましょう！ ※強化学習は広い分野です。これ以外の定式化もたくさんあります。別のものに出会ったら、それを学んでみてください！ 【プレイリスト】 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR 【目次】 To Be Appeared 【参考文献】 分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 私の本！　この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。 合わせてみていただくと分かり易いかと！ 強化学習（第2版） https://amzn.to/3K4QsR8 Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ！ ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/ 強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) https://amzn.to/44R2XYr 理論家向けの方にはこちら！ しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 https://amzn.to/3XYDrOM 手を動かしながら学びたい人向け！ サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます！ 将棋AIで学ぶディープラーニング https://www.amazon.co.jp/dp/B07B7JJ929 強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず！ そういう人におすすめ！ 将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。 将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください！ 更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa 強化学習の基礎と深層強化学習 https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning 合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。 【宣伝：本も買ってね！】 データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました！ 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 【終わりに】 ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIbis Solid (妹) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa ) https://ml.streamdb.net/timelines/v/i0PcFwkHyak Sun, 18 Jul 21 12:00:11 +0900 30分でわかる! エクセル統計分析 超入門!!〜データ分析の基本〜 Excelをもうちょっと使いこなしたい方や、仕事で統計学を活かしてみたい方は是非ご覧ください！ 【アジェンダ】 前半：「データを見る」編 1:22〜　フィルター 3:01〜　グラフ（ヒストグラム、箱ひげ図、など） 後半：「データを集計する」編 13:39〜　関数（STDEVP、MODE.MULT、AVERAGEIF、など） 24:52〜　ピボットテーブル #Excel #統計学 #標準偏差 #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/eZWh8jMSlZM Fri, 29 Apr 22 20:00:00 +0900 【Axは内積なのだ】Deep Learning や数理統計の観点【行列③行列とベクトルの積と内積】 #132 #VRアカデミア #線型代数入門 行列をわかりやすく理解するシリーズを始めます。 行列の積は内積で、内積は類似度なので、データ分析では多用される考え方です。 通常の理解に加え、こちらも使えるようになると良いでしょう！ ▼関連資料 線型代数基礎シリーズ - YouTube プレイリスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKfmufxF59vaZECZJD5j6rd 線型代数つまみぐい - YouTube プレイリスト （実践を通して線型代数を色々見てますー） https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKW4fdRvBu3P3cMPpxSXEu1 ▼関連動画 CNN の話 → https://m.youtube.com/watch?v=vU-JfZNBdYU&list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP&index=5 word2vec の話 → https://m.youtube.com/watch?v=0CXCqxQAKKQ&list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP&index=21 Transformer の話 → https://m.youtube.com/watch?v=50XvMaWhiTY&list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP&index=28 ▼目次 そのうち！ ▼参考文献 そのうち書きます！ おすすめじゃないラスボス 線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門) https://amzn.to/3MGaIIq ▼終わりに ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や TwitterのDMからお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ ) ======= Logo: TEICAさん ( https://twitter.com/T_E_I_C_A ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa ) https://ml.streamdb.net/timelines/v/m6KjM1clGpA Sat, 18 Jun 22 12:00:27 +0900 1時間ちょっとで学ぶ！Pandasの基本【Pythonデータサイエンス超入門】 データ分析ライブラリ「pandas」の使い方の超入門編です。 質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります！ 【CSVダウンロード＆ソースコードのコピペ用ページ】 https://analysis-navi.com/?p=4074 【目次】 0:00　オープニング 3:47　pandasとは 6:03　第一章：データの確認 6:03　├ CSVの読み込み 11:08　├ 一部の行/列の抽出 17:08　├ 条件による行の抽出（フィルター） 20:58　├ データの並び替え（ソート） 23:20　└ CSVへの書き出し 27:43　第二章：データの集計 28:07　├ データの集計 30:59　└ 条件ごとのデータの集計 36:39　第三章：データの整形 38:34　├ 重複行処理 44:46　├ 欠損値処理 51:19　└ 形状変換 55:35　第四章：データの結合 59:58　├ joinによる結合 1:02:50　├ mergeによる結合 1:07:30　└ concatによる結合 1:09:46　クロージング 【キーワード】 内部結合(inner join) 左外部結合(left join) 右内部結合(right join) 外部結合(outer join) #Python #データサイエンス #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/6L9n01lny98 Fri, 16 Feb 24 20:00:00 +0900 【特異値分解①準備】特異値分解と対角化 - 似てるけど、使う場面が完全に異なるのです！【行列23特異値分解イントロ】 #171 #VRアカデミア #線型代数入門 ここから特異値分解の始まり！ 実は、数式的には特異値分解と対角化はかなり似ています。 ですが、使う場面が完全に異なるので、解釈の方向性も根本的に異なるのです。 あまり語られないこの事実を確認してから本編へいきましょう！ 【プレイリスト】 線型代数基礎シリーズ - YouTube プレイリスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKfmufxF59vaZECZJD5j6rd 線型代数つまみぐい - YouTube プレイリスト （実践を通して線型代数を色々見てますー） https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKW4fdRvBu3P3cMPpxSXEu1 【参考文献】 おすすめじゃないラスボス 線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門) https://amzn.to/3MGaIIq 【目次】 00:00 オープニング 00:59 行列の積のおさらい 03:07 特異値分解 05:28 対角化は１つの世界 11:48 特異値分解は２つの世界 13:50 特異値分解と対角化 14:56 エンディング 15:36 エンディングトーク 【紹介した過去動画】 TBA 【宣伝：本も買ってね！】 データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました！ 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 【宣伝2：クラファンやってるよ！】 活動継続のためのご支援をお願いしています。詳細はこちら！ クラファン（月額）はこちら → https://community.camp-fire.jp/projects/view/709000 （クラファン始めた理由の動画 → https://www.youtube.com/watch?v=vXY34njwL4o ） 【終わりに】 ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼、インターンの応募は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIbis Solid (妹) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model Design by: ばんちょうさん（ https://twitter.com/k_ban_ ）ママ！ 3D Model by: キツネツキさん（ https://twitter.com/_kitsune_tsuki_ ） パパ！ https://ml.streamdb.net/timelines/v/t4FLfC0-GJw Sun, 27 Mar 22 12:00:19 +0900 1時間で覚える「Googleスプレッドシート」によるデータ分析・超入門！ Googleが世に放った表計算アプリ「Googleスプレッドシート」を使ってデータ分析してみましょう。 Excelとの違いや基本操作のご説明から、回帰分析・仮説検定まで取り扱います。 【目次】 0:00 はじめに 1:51 基本的な操作 3:28 エクセルとの違い 10:27 フィルター 12:50 基本的な関数（sumif、averageif、vlookupなど） 20:17 ピボットテーブル 26:15 基本的なグラフ（折れ線グラフ、棒グラフ） 32:00 相関分析（＋散布図） 38:03 回帰分析 43:12 仮説検定（t検定） 59:12 おわりに #統計学 #データサイエンス #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/zjZS2nceAAY Fri, 12 Aug 22 20:00:00 +0900 【量子計算】量子ビットと確率【重ね合わせの原理をちゃんと理解しよう！】 #140 #VRアカデミア #量子計算 #量子コンピューター 量子コンピューターは「重ね合わせの原理」で同時に計算できるから早い。 よく考えたら意味がよくわからなくないですか？ 正しく量子計算を理解するために、入門編として、簡単な例を通して見ていこうと思っています。 乞うご期待！ ▼プレイリスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxIn187aezRyQQDGGYbdoxTP 予定： ① 量子ビットと確率 ② 量子演算（量子ゲート） ③ 2量子ビットと関数 ④ Deutsch-Josza のアルゴリズム ⑤ 量子超越性への道 ▼告知：本を出したよ！ データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました！ 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 ▼参考文献 一部翻訳がやばいですが、今はこれが一番おすすめ！ 量子コンピュータによる機械学習 https://amzn.to/3QIIKgF これはいつか読みたい（まだ読んでないので内容の保証はできませんが） 量子コンピューティング: 基本アルゴリズムから量子機械学習まで https://amzn.to/3QqQt3e ▼終わりに ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や TwitterのDMからお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ ) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa ) https://ml.streamdb.net/timelines/v/7ACqHSZwI5M Fri, 28 Jul 23 20:00:00 +0900 【強化学習】教師あり学習とは何が同じで何が違う？【実は共通点も多い！】RL vol. 2 #152 #VRアカデミア #ReinforcementLearning 意外にも！強化学習には教師あり学習との共通点が結構あります。 同じところは同じと認識するのがまずは大事！ ついでに、強化学習の難しさの根源 = 素晴らしさも紹介！ 【プレイリスト】 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR 【目次】 To Be Appeared 【参考文献】 分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 私の本！　この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。 合わせてみていただくと分かり易いかと！ 強化学習（第2版） https://amzn.to/3K4QsR8 Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ！ ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/ 強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) https://amzn.to/44R2XYr 理論家向けの方にはこちら！ しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 https://amzn.to/3XYDrOM 手を動かしながら学びたい人向け！ サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます！ 将棋AIで学ぶディープラーニング https://www.amazon.co.jp/dp/B07B7JJ929 強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず！ そういう人におすすめ！ 将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。 将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください！ 更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa 強化学習の基礎と深層強化学習 https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning 合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。 【宣伝：本も買ってね！】 データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました！ 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 【終わりに】 ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIbis Solid (妹) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa ) https://ml.streamdb.net/timelines/v/R3DGb8G0JAk Sat, 28 May 22 12:00:19 +0900 2時間で学ぶ！Pythonの基本【Pythonデータサイエンス超入門】 Pythonでデータ分析をしてみたい人のための基礎講座シリーズ、第一弾です。 まずはお使いのパソコンでPythonを使えるようにし、基本的なPythonの構文を学びましょう。 質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります！ 【ソースコードのコピペ用ページ】 https://analysis-navi.com/?p=4054 【目次】 0:45　導入 3:58　なぜデータサイエンス×Pythonを学ぶのか 13:18　Pythonを使う準備（Anacondaのインストール） 17:31　JupyterLabの基本操作 25:20　print文／コメント 29:15　変数／データ型 37:07　数値型の基本操作 42:13　文字列型の基本操作 49:53　if文 1:00:04　for文 1:04:50　while文 1:14:02　リスト／タプル／辞書 1:29:41　関数 1:36:54　クラス／インスタンス 1:50:41　クロージング #Python #データサイエンス #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/4FL-ZlC2ais Fri, 26 Aug 22 20:00:00 +0900 【量子計算②】量子ゲートとアダマールゲートH【混ざったり分離したり、不思議な量子状態】 #142 #VRアカデミア #量子計算 #量子コンピューター 量子演算の基本単位である量子ゲートの解説です！ ここは超面白いのですが、今回はぐっと絞って、アダマールゲート H を中心にお届けします！ ▼プレイリスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxIn187aezRyQQDGGYbdoxTP 予定： ① 量子ビットと確率 ② 量子演算（量子ゲート） ③ 2量子ビットと関数 ④ Deutsch-Josza のアルゴリズム ⑤ 量子超越性への道 ▼告知：本を出したよ！ データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました！ 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7 ▼参考文献 一部翻訳がやばいですが、今はこれが一番おすすめ！ 量子コンピュータによる機械学習 https://amzn.to/3QIIKgF これはいつか読みたい（まだ読んでないので内容の保証はできませんが） 量子コンピューティング: 基本アルゴリズムから量子機械学習まで https://amzn.to/3QqQt3e ▼終わりに ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や TwitterのDMからお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ ) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa ) https://ml.streamdb.net/timelines/v/ry63Qw5S69k Fri, 28 Aug 20 20:00:00 +0900 【質的変数の数値化】数量化I類とその数式 - カテゴリ変数を反応に合わせて数値化する【いろんな分析 vol. 8 】 #071 #VRアカデミア #またの名をカテゴリ変数の回帰分析 ▼テーマ 林知己夫先生の数量化理論を数式を用いて解説します。 数量化 I 類は、カテゴリ変数を用いた回帰分析です。 今回は、数量化理論っぽい説明を心がけてみました。 今回の動画は細部の確認に最も苦労しました！ なにせ調べても全然出てこない！ もし何か誤りがあればぜひ教えて下さい！！ （なぜか板書では vol. 9 になってますが、ほんとは vol. 8 です。） ▼目次 00:00 OP 00:38 1. 目的 02:21 2. 数式 03:01 2-1. 数量化Ⅰ類の発想 05:51 2-2. "上手い近似"を数式で表す 08:33 2-3. 良いaの見つけ方 09:09 2-4. カテゴリ変数を用いた回帰分析との関係 11:21 3. 意味 16:53 ED ▼参考文献 多変量統計解析法 | 豊, 田中, 和昌, 脇本 https://amzn.to/37P3nUm 多変量解析について詳しくまとまっています。 数量化理論も I - IV が書いてあって最高！ ぜひ押さえてみてください！ 林知己夫著作集〈第3巻〉質を測る―数量化理論 | 林 知己夫, 林知己夫著作集編集委員会 https://amzn.to/34vrG8N 買えるものならこれがほしい、、、！ 多変量解析の手法 | データ分析基礎知識 https://www.albert2005.co.jp/knowledge/statistics_analysis/multivariate_analysis/multivariate_method 後半にふんわり書いてあります。 いろんな分析が紹介されていて、重宝すると思います。 ▼終わりに ご視聴ありがとうございました！ 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！ お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。 動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ ) ======= Logo: TEICAさん ( https://twitter.com/T_E_I_C_A ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa ) https://ml.streamdb.net/timelines/v/v9ZKyFhxkT8 Sat, 15 Oct 22 23:45:29 +0900 時系列データから様々な特徴量を作成してみよう！ この動画では、時系列データを使った機械学習を実行する中でどのような特徴を作ることができるか観点ごとに説明してみようと思います。 動画で使用したコード：https://k-dm.work/ja/timeseries/shape/004-ts-extract-features/ ----------------------------- ★タイトル 00:00 タイトル 01:17 tsfreshで特徴を作成 02:33 時系列データから作成できる特徴 02:59 統計量 03:31 集計・自己相関 04:42 ●×の時刻・タイミング 05:22 変化率 06:34 周波数 06:59 形・類似度 07:45 形による特徴の具体例：Cup and handle 09:06 まとめ ----------------------------- ★参考文献 ・tsfresh — tsfresh 0.18.1.dev39+g611e04f documentation https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/ ・pandas.DataFrame.aggregate — pandas 1.5.0 documentation https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.aggregate.html ・https://qiita.com/studio_haneya/items/b1757a68cd286a579d37 ----------------------------- ★SNS twitter：https://twitter.com/intent/follow?screen_name=_K_DM ブログ: https://kdm.hatenablog.jp/ コード置き場: https://k-dm.work/ja/ ----------------------------- ★BGM Flower Field (by FLASH☆BEAT様) https://dova-s.jp/bgm/play13492.html ----------------------------- ★このチャンネルについて 週に一回ペースで機械学習・データサイエンスに関する情報を発信します！よろしければチャンネル登録お願いします。大変励みになります。 #機械学習 #データ分析 #Python #機械学習 #AI #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #Python #scikit-learn #Kaggle #データマイニング #G検定 #E検定 #人工知能 #わかりやすく #初学者 #機械学習 #AI #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #Python #scikit-learn #Kaggle #データマイニング #G検定 #E検定 #人工知能 #わかりやすく #初学者 https://ml.streamdb.net/timelines/v/ynZXzHdZNpY Sun, 05 Jul 20 14:50:21 +0900 Pythonで決定木分析をしてみよう【Python機械学習#6】 続いては決定木分析(Decision Tree)です。とっても便利で使い勝手の良いデータ分析手法のひとつです。 動画では回帰問題、分類問題、どちらも行っており、dtreevizを用いた可視化についてもご紹介しています。 https://ml.streamdb.net/timelines/v/w2EGN0OgZ4A Sun, 22 Aug 21 12:00:13 +0900 エクセルで「分散分析(ANOVA)」が出来るようになる動画 Excelのデータ分析機能を使って分散分析を実行する方法をご紹介します。 t検定と似ていますが、データの数が3つ以上ある場合はこちらを使うようにしましょう。 #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/4Vk1UhRDB34 Mon, 23 Jul 18 20:27:13 +0900 【機械学習】機械学習入門 / k最近傍法 | 機械学習の手順と基本的なアルゴリズム ←第１回　AIとは？ https://youtu.be/gWL_E3zub9g →第３回　線形回帰（前編） https://youtu.be/zo8BmIGSO2Y ご視聴ありがとうございます。 少々動画が長くなってしまいました。次回以降はもっと簡潔に話せるように頑張ります。 私は普段、AIエンジニア/データサイエンティストとして活動しています。このチャンネルでは、たくさんの人にAIの可能性を知っていただくことや、日々の学習の成果を視聴者の皆様とシェアしていくことを目標にしています。 この動画シリーズでは「機械学習をはじめよう」と題して、機械学習の基礎的な理論や実装の方法を解説していきます。 動画の内容を参考にして、ぜひ皆様も機械学習に挑戦してみてください！！ ーこの分野についてもっと詳しく学ぶならー 『パターン認識と機械学習 上』 https://amzn.to/2vSj7Ti 『パターン認識と機械学習 下』 https://amzn.to/2OI8cmm 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』 https://amzn.to/2MEXwHX 『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』 https://amzn.to/2nKQJ19 『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』 https://amzn.to/2Mx9nYf #機械学習 #AI #machine learning #Python #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #最近傍法 #k最近傍法 #機械学習 #AI #machine learning #Python #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #最近傍法 #k最近傍法 https://ml.streamdb.net/timelines/v/56pmYCZZuN8 Sun, 13 Mar 22 12:00:02 +0900 これで完璧！Excelデータ分析・完全講義【応用編】 エクセルでさらに自由に統計解析やデータアナリティクスができるようになりましょう。 質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります！ 【Excelファイルのダウンロードサイト】 https://analysis-navi.com/?p=4032 【入門編はこちら】 https://youtu.be/xz151IIp6us 【目次】 ■ 集計の集計ワザ 1:49 プラスアルファのグラフ ├ 1:56 バブルチャート └ 9:39 パレート図／ABC分析 13:53 データの結合（XLOOKUP） ■ 分析の応用ワザ 20:22 カイ二乗検定 38:15 プラスアルファの重回帰分析（ダミー変数、交互作用） 1:03:33 時系列分析 ├ 1:04:11 時系列データの集計 └ 1:08:34 時系列データの予測 1:17:10 ソルバー ├ 1:17:44 整数最適化 └ 1:31:56 組み合わせ最適化 【キーワード】 絶対参照 ダミー変数 交互作用 指数平滑法 整数計画問題 ビジネス統計スペシャリスト #エクセル #データ分析 #統計学 #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/P-xdjRGgGWA Sun, 02 Aug 20 22:43:54 +0900 エクセルで「カイ二乗検定」が使えるようになる動画 ABテストの時にも用いられるχ2検定です。 t検定と並んで使用頻度の高い（使い勝手の良い）仮説検定になりますので、その意味を理解し、正しく実行できるようになりましょう。 #データ分析 #エクセル #データ分析 #エクセル https://ml.streamdb.net/timelines/v/Gsx4VI9kBeM Sat, 16 Sep 23 12:00:13 +0900 Excelで始める「統計的因果推論」超入門！〜正しく効果測定しよう〜 単純な相関分析や回帰分析では、データの背後に潜む真の「原因と結果」の関係を見極めることは難しいことが多いです。統計的因果推論はデータから因果関係を明らかにするための強力なツールです。これによりビジネスの意思決定や研究活動など、さまざまな分野での課題解決に役立てましょう！ Super Thanksによる応援や、お気軽なコメントを頂けますと大変励みになります！ 【Excelファイルのダウンロードサイト】 https://analysis-navi.com/?p=4135 【目次】 0:16 統計的因果推論とは？ 9:17 仮説検定 14:41 回帰分析 23:29 RDD(回帰不連続デザイン) 29:09 DID(差の差法/差分の差分法) 41:37 ITSA(分割時系列デザイン) 【キーワード】 t検定 F検定 重回帰分析 ChatGPT 平行トレンド仮定 #エクセル #データ分析 #統計学 #データサイエンス #データサイエンス https://ml.streamdb.net/timelines/v/7sWtbayTUA0 Thu, 10 Mar 22 19:00:05 +0900 DTWで長さの違う波形を比較しよう！ こんにちは！ この動画では、DTW(Dynamic Time Warping、動的時間伸縮法)での波形の類似度を求める際にどんな計算をしているか、その計算方法について解説します！ ※この動画では二つの点を比較する際のコストは絶対誤差としています 次回：https://youtu.be/rWPIE7EhuOQ コード：https://k-dm.work/ja/timeseries/shape/001_dtw/ ----------------------------- ★目次 0:00 タイトル 0:28 二つの波形を比較する 1:35 DTW(動的時間伸縮法) 1:52 DTWの計算方法 5:02 まとめ ----------------------------- ★声 VOICEVOX:春日部つむぎ https://tsukushinyoki10.wixsite.com/ktsumugiofficial ----------------------------- ★参考文献 ・https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping ----------------------------- ★SNS twitter: https://twitter.com/intent/follow?screen_name=ks_study_ml ブログ: https://ks-memo.hatenadiary.com/ スライド資料: https://speakerdeck.com/k_study ----------------------------- ★BGM Flower Field (by FLASH☆BEAT様) https://dova-s.jp/bgm/play13492.html ----------------------------- ★このチャンネルについて 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