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「アンサンブル学習」 - おすすめピックアップ動画

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動画数:9件

【機械学習】アンサンブル学習(前編)| バギング・スタッキング・バンピング、ランダムフォレスト

【機械学習】アンサンブル学習(前編)| バギング・スタッキング・バンピング、ランダムフォレスト

動画内で使ったデータ https://www.kaggle.com/c/titanic ← 第10回 決定木(CART) https://youtu.be/irTbuevXauk →第12回 アンサンブル学習(後編) https://youtu.be/aeb3dgMcF2I ご視聴ありがとうございます。 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 #人工知能 #Python #アンサンブル学習 #ブースティング #バギング #スタッキング #バンピング #ランダムフォレスト #データ分析 #データサイエンス
2018年09月07日
00:00:00 - 00:42:41
バギングとランダムフォレストの仕組みを説明! #_K_DM

バギングとランダムフォレストの仕組みを説明! #_K_DM

バギングとランダムフォレストについて解説します! ★動画で使用したPythonコード→https://k-dm.work/ja/basic/ensemble/randomforest/ 前回:https://youtu.be/AOEtom_l3Wk 次回:https://youtu.be/U5F1PYw_P3E ■アンサンブルの再生リスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLq7HV4kcWdgOuNZ2zgS6tTz3eRAafyVlK ----------------------------- ★目次 00:00 アンサンブル学習 00:57 バギング 01:49 ランダムフォレスト 03:02 ランダムフォレストのパラメタ 03:40 なぜランダムに特徴を選択する必要があるのか 05:05 実際にやってみる 06:55 ジニ不純度による特徴の重要度 07:28 permutation importance 08:12 まとめ ----------------------------- ★SNS twitter: https://twitter.com/intent/follow?screen_name=ks_study_ml ブログ: https://kdm.hatenablog.jp/ コード置き場: https://k-dm.work/ja/ ----------------------------- ★BGM キューブスカイ https://dova-s.jp/bgm/play1365.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 #python #解説
2021年10月30日
00:00:00 - 00:09:37
【機械学習】モデルの評価と選択  | 交差検証、さまざまな評価基準

【機械学習】モデルの評価と選択 | 交差検証、さまざまな評価基準

← 第12回 アンサンブル学習(後編) https://youtu.be/aeb3dgMcF2I →第14回 モデルの改良と前処理 https://youtu.be/scXWKg39uhY ご視聴ありがとうございます。 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 #人工知能 #machine learning #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 #sklearn #交差検証 #F値 #適合率 #再現率
2018年09月14日
00:00:00 - 00:37:50
NNCチュートリアル:アンサンブル学習や複数回評価による手軽な精度向上テクニック

NNCチュートリアル:アンサンブル学習や複数回評価による手軽な精度向上テクニック

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用い、アンサンブル学習というテクニックを用いて、手軽により高い精度を実現する方法について解説します。 前回の動画「Exif情報を利用し簡単にオリジナルデータセットを用いた実験を行う(Windows編)」 https://www.youtube.com/watch?v=tV306SWDhvw NNCチュートリアル:Image Augmentationレイヤーによる画像データの水増し https://www.youtube.com/watch?v=DrQoTVQP_RI 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #アンサンブル学習 #Ensemble #バギング #Bagging #ブースティング #Boosting #Dropout #Bayesian Approximation
2020年03月27日
00:00:00 - 00:14:38
【機械学習】アンサンブル学習(後編)| AdaBoost、勾配ブースティング

【機械学習】アンサンブル学習(後編)| AdaBoost、勾配ブースティング

動画内で使ったデータ https://www.kaggle.com/c/titanic ← 第11回 アンサンブル学習(前編) https://youtu.be/0WcrBe017-w →第12回 モデルの評価と選択 https://youtu.be/0_ZtMUJ2Mg8 ご視聴ありがとうございます。 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 #人工知能 #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 #アンサンブル学習 #コミッティ #ブースティング #AdaBoost #勾配ブースティング #xgboost #Kaggle
2018年09月10日
00:00:00 - 00:44:32
【機械学習】決定木(CART)| 決定木の理論と実装

【機械学習】決定木(CART)| 決定木の理論と実装

← 第9回 サポートベクトルマシン(後編) https://youtu.be/fUSO6-0o3ds →第11回 アンサンブル学習(前編) https://youtu.be/0WcrBe017-w ご視聴ありがとうございます。 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 #人工知能 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #決定木 #CART #Python #machine learning
2018年09月04日
00:00:00 - 00:32:38
【機械学習】分類問題の実践|アンサンブル学習

【機械学習】分類問題の実践|アンサンブル学習

動画内で使用したデータ https://www.kaggle.com/kemical/kickstarter-projects ← 回帰分析 https://youtu.be/QuN8JVwAc3o → 次元削減 https://youtu.be/PDeC1OyO-5I ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/ml_practice 「機械学習をはじめよう」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLS0ga_-CwEAryL5_Saiit6CIU1oZS7S4j #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #machine learning #データサイエンス #データサイエンティスト #python #sklearn #分類 #ロジスティック #アンサンブル学習 #スタッキング #バギング #ブレンディング #ml #パイソン #kaggle
2018年11月03日
00:00:00 - 00:49:18
NNCチュートリアル:クラウド環境のマルチGPUを用いた学習

NNCチュートリアル:クラウド環境のマルチGPUを用いた学習

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleクラウドの提供するマルチGPU環境を用いて学習を高速化する方法について解説します。 前回の動画:アンサンブル学習や複数回評価による手軽な精度向上テクニック https://www.youtube.com/watch?v=5XO9KkDi_94 Deep Learning精度向上テクニック:様々な最適化手法 #1 https://www.youtube.com/watch?v=q933reMpvX8 ニューラルネットワーク学習の仕組み https://www.youtube.com/watch?v=r8bbe273vEs 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #マルチGPU #Multi-GPU #データパラレル #Data-parallel #分散学習 #Distributed training #学習の高速化
2020年04月15日
00:00:00 - 00:09:35
NNCチュートリアル:Exif情報を利用し簡単にオリジナルデータセットを用いた実験を行う

NNCチュートリアル:Exif情報を利用し簡単にオリジナルデータセットを用いた実験を行う

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用い、写真ファイルに含まれるExif情報をラベルとして利用することで、簡単にオリジナルデータセットによる画像分類の実験を行う方法をご紹介します。 Neural Network Console Challenge (2020/3/4~2020/3/27) Neural Network Consoleを用いて画像分類機を作成するコンテストです。 https://nnc-challenge.com/ 次の動画「アンサンブル学習や複数回評価による手軽な精度向上テクニック」 https://www.youtube.com/watch?v=5XO9KkDi_94 前回の動画「素早いネットワーク設計のためのSmall Tips」 https://www.youtube.com/watch?v=m1I61k_CdRk Deep Learning入門:ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 Deep Learning入門:層数、ニューロン数を決める指針 https://www.youtube.com/watch?v=OwccN7rj4Qg Deep Learning入門:ニューラルネットワークの多層化テクニック(BatchNormalizationの紹介) https://www.youtube.com/watch?v=X2KWO1UPqxk NNCチュートリアル:Image Augmentationレイヤーによる画像データの水増し https://www.youtube.com/watch?v=DrQoTVQP_RI クラウド版チュートリアル:簡単!画像認識プロジェクトの作成 ~2層のニューラルネットワークで画像認識~ https://www.youtube.com/watch?v=RJVNdiwh680 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 NNCチュートリアル:ユニット機能を用いて複雑なネットワークを簡潔に記述する https://www.youtube.com/watch?v=m1I61k_CdRk 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Exif #Image Classification #画像分類 #CNN #Dataset #データセット #Convolutional Neural Networks #畳み込みニューラルネットワーク
2020年03月10日
00:00:00 - 00:12:59