Able Programmingの動画一覧です。 https://ml.streamdb.net/videos-rss/c/UCh5M2YUAPW7HnpfTUv7XHmA Sun, 07 Apr 19 16:49:35 +0900 https://ml.streamdb.net/timelines/v/Vo9Atzozv0w Sun, 07 Apr 19 16:49:35 +0900 【深層学習】深層学習の実装｜深層学習フレームワーク、Keras ← 第４回　誤差逆伝播法 https://youtu.be/X8hK4ovQoLg 「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 #深層学習 #ディープラーニング #データサイエンス #データサイエンティスト #データ分析 #Keras #Python #TensorFlow #PyTorch #Chainer #入門 #初心者 #機械学習 #AI #人工知能 #深層学習 #ディープラーニング #データサイエンス #データサイエンティスト #データ分析 #Keras #Python #TensorFlow #PyTorch #Chainer #入門 #初心者 https://ml.streamdb.net/timelines/v/EelVnJlmu1k Fri, 07 Dec 18 18:40:06 +0900 【機械学習】クラスタリングの実践｜スクレイピング、kmeans ← 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 #深層学習 #データサイエンス #データサイエンティスト #データ分析 #ディープラーニング #スクレイピング #クラスタリング #sklearn #python #パイソン #入門 #kmeans #機械学習 #AI #人工知能 #深層学習 #データサイエンス #データサイエンティスト #データ分析 #ディープラーニング #スクレイピング #クラスタリング #sklearn #python #パイソン #入門 #kmeans https://ml.streamdb.net/timelines/v/X8hK4ovQoLg Thu, 29 Nov 18 21:28:52 +0900 【深層学習】誤差逆伝播法｜バックプロパゲーション ← 第３回　損失関数/勾配降下法 https://youtu.be/eZMpRzECFUM → 第５回　深層学習の実装 https://youtu.be/Vo9Atzozv0w 「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 #深層学習 #ディープラーニング #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #パイソン #Python #プログラミング #誤差逆伝播法 #バックプロパゲーション #損失関数 #勾配降下法 #最急降下法 #コスト関数 #誤差関数 #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #深層学習 #ディープラーニング #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #パイソン #Python #プログラミング #誤差逆伝播法 #バックプロパゲーション #損失関数 #勾配降下法 #最急降下法 #コスト関数 #誤差関数 https://ml.streamdb.net/timelines/v/PDeC1OyO-5I Tue, 20 Nov 18 19:39:01 +0900 【機械学習】次元削減の実践｜主成分分析 動画内で使用したデータ Pokemon with stats https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon House Prices: Advanced Regression Techniques https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques ← 分類問題 https://youtu.be/oMUnMFRaKvg → クラスタリング https://youtu.be/EelVnJlmu1k 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 #深層学習 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #次元削減 #主成分分析 #特異値分解 #非負値行列分解 #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #深層学習 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #次元削減 #主成分分析 #特異値分解 #非負値行列分解 https://ml.streamdb.net/timelines/v/eZMpRzECFUM Sun, 11 Nov 18 20:09:20 +0900 【深層学習】損失関数/勾配降下法｜交差エントロピー誤差、ミニバッチ勾配降下法 ← 第２回　活性化関数 https://youtu.be/mFU63UkmrMc →第４回　誤差逆伝播法 https://youtu.be/X8hK4ovQoLg 「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 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #深層学習 #ディープラーニング #損失関数 #勾配降下法 #二乗誤差 #交差エントロピー #ミニバッチ勾配降下法 #確率的勾配降下法 #誤差逆伝播法 #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #深層学習 #ディープラーニング #損失関数 #勾配降下法 #二乗誤差 #交差エントロピー #ミニバッチ勾配降下法 #確率的勾配降下法 #誤差逆伝播法 https://ml.streamdb.net/timelines/v/oMUnMFRaKvg Sat, 03 Nov 18 21:39:54 +0900 【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 #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 https://ml.streamdb.net/timelines/v/QuN8JVwAc3o Tue, 30 Oct 18 18:49:29 +0900 【機械学習】回帰分析の実践｜xgboost、交差検証、グリッドサーチ 動画内で使用したデータ https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction → 分類問題 https://youtu.be/oMUnMFRaKvg ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/ml_practice 動画内で使用した前処理のソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/preprocessing 「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 #深層学習 #マシンラーニング #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #xgboost #交差検証 #グリッドサーチ #回帰 #回帰分析 #線形回帰 #kaggle #機械学習 #AI #人工知能 #深層学習 #マシンラーニング #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #xgboost #交差検証 #グリッドサーチ #回帰 #回帰分析 #線形回帰 #kaggle https://ml.streamdb.net/timelines/v/mFU63UkmrMc Thu, 25 Oct 18 14:59:51 +0900 【深層学習】活性化関数｜ReLU、シグモイド関数、ソフトマックス関数 ← 深層学習とは？ https://youtu.be/O3ohRBi5-Og → 損失関数/勾配降下法 https://youtu.be/eZMpRzECFUM 「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 #深層学習 #ディープラーニング #CNN #RNN #活性化関数 #ReLU #シグモイド関数 #ソフトマックス関数 #tensorflow #keras #python #機械学習 #AI #人工知能 #深層学習 #ディープラーニング #CNN #RNN #活性化関数 #ReLU #シグモイド関数 #ソフトマックス関数 #tensorflow #keras #python https://ml.streamdb.net/timelines/v/O3ohRBi5-Og Thu, 11 Oct 18 16:17:01 +0900 【深層学習】深層学習とは？｜ディープラーニングの意味、ニューラルネットワーク → 活性化関数 https://youtu.be/mFU63UkmrMc 「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 #深層学習 #ディープラーニング #ニューラルネットワーク #パーセプトロン #tensorflow #keras #pytorch #RNN #CNN #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #深層学習 #ディープラーニング #ニューラルネットワーク #パーセプトロン #tensorflow #keras #pytorch #RNN #CNN https://ml.streamdb.net/timelines/v/C-zPVcL5iJU Tue, 09 Oct 18 14:27:00 +0900 【位置情報編】位置情報型データの前処理と可視化まとめ ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/preprocessing ← 時間編 https://youtu.be/gqiwGP3QpFE 「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 #データ分析 #machine leraning #sklearn #numpy #pandas #matplotlib #前処理 #可視化 #python #パイソン #データサイエンス #データサイエンティスト #位置情報 #経度 #緯度 #kaggle #機械学習 #AI #人工知能 #データ分析 #machine leraning #sklearn #numpy #pandas #matplotlib #前処理 #可視化 #python #パイソン #データサイエンス #データサイエンティスト #位置情報 #経度 #緯度 #kaggle https://ml.streamdb.net/timelines/v/gqiwGP3QpFE Mon, 01 Oct 18 16:02:48 +0900 【時間編】時間型データの前処理と可視化まとめ ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/preprocessing ← カテゴリ編 https://youtu.be/ARCgbKIlKuc → 位置情報編 https://youtu.be/C-zPVcL5iJU 「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 #ディープラーニング #深層学習 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #python #pandas #eda #可視化 #前処理 #パイソン #プログラミング #時間 #処理 #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #ディープラーニング #深層学習 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #python #pandas #eda #可視化 #前処理 #パイソン #プログラミング #時間 #処理 https://ml.streamdb.net/timelines/v/ARCgbKIlKuc Sun, 30 Sep 18 17:22:21 +0900 【カテゴリ編】カテゴリ型データの前処理と可視化まとめ ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/preprocessing ← 数値編 https://youtu.be/6snZmtL4keg → 時間編 https://youtu.be/gqiwGP3QpFE 「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 #ディープラーニング #深層学習 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #python #plotly #matplotlib #前処理 #可視化 #EDA #カテゴリ #機械学習 #AI #人工知能 #マシンラーニング #ディープラーニング #深層学習 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #sklearn #python #plotly #matplotlib #前処理 #可視化 #EDA #カテゴリ https://ml.streamdb.net/timelines/v/6snZmtL4keg Sat, 29 Sep 18 16:29:37 +0900 【数値編】数値型データの前処理と可視化まとめ ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/preprocessing → カテゴリ編 https://youtu.be/ARCgbKIlKuc 「機械学習をはじめよう」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLS0ga_-CwEAryL5_Saiit6CIU1oZS7S4j #機械学習 #AI #マシンラーニング #人工知能 #深層学習 #ディープラーニング #前処理 #可視化 #グラフ #matplotlib #pandas #sklearn #python #パイソン #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #機械学習 #AI #マシンラーニング #人工知能 #深層学習 #ディープラーニング #前処理 #可視化 #グラフ #matplotlib #pandas #sklearn #python #パイソン #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト https://ml.streamdb.net/timelines/v/69Rd7GjgiMs Mon, 24 Sep 18 19:17:45 +0900 思いのままにグラフが描ける！！機械学習のためのmatplotlib超入門 ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/libraries_tutorial ← pandas https://youtu.be/jJtOroFFYxU 「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 #データ分析 #マシンラーニング #データサイエンス #データサイエンティスト #データ #Python #パイソン #matplotlib #グラフ #書き方 #入門 #初心者 #使い方 #機械学習 #AI #人工知能 #データ分析 #マシンラーニング #データサイエンス #データサイエンティスト #データ #Python #パイソン #matplotlib #グラフ #書き方 #入門 #初心者 #使い方 https://ml.streamdb.net/timelines/v/jJtOroFFYxU Sun, 23 Sep 18 17:05:46 +0900 自由にデータが扱える！！機械学習のためのpandas超入門 ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/libraries_tutorial ← numpy https://youtu.be/lMsngWXHZ8A → pandas https://youtu.be/69Rd7GjgiMs 「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 #データ分析 #マシンラーニング #データサイエンス #データサイエンティスト #統計 #統計学 #エクセル #python #sklearn #パイソン #pandas #numpy #使い方 #入門 #機械学習 #AI #人工知能 #データ分析 #マシンラーニング #データサイエンス #データサイエンティスト #統計 #統計学 #エクセル #python #sklearn #パイソン #pandas #numpy #使い方 #入門 https://ml.streamdb.net/timelines/v/lMsngWXHZ8A Sat, 22 Sep 18 17:30:09 +0900 これだけは押さえよう！！機械学習のためのnumpy超入門 ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/libraries_tutorial ←Jupyter Notebook https://youtu.be/4RjIa8mlmXg →pandas https://youtu.be/jJtOroFFYxU 「機械学習をはじめよう」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLS0ga_-CwEAryL5_Saiit6CIU1oZS7S4j #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 #マシンラーニング #入門 #numpy #ライブラリ #行列 #ベクトル #Python #sklearn #使い方 #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 #マシンラーニング #入門 #numpy #ライブラリ #行列 #ベクトル #Python #sklearn #使い方 https://ml.streamdb.net/timelines/v/4RjIa8mlmXg Fri, 21 Sep 18 18:35:24 +0900 これでわかる！！Jupyter Notebook超入門 ソースコード https://github.com/TatsuhiroAbe/libraries_tutorial →numpy https://youtu.be/lMsngWXHZ8A 「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 #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #マシンラーニング #Python #sklearn #jupyter #ipython #jupyter notebook #使い方 #入門 #テキストエディタ #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 #マシンラーニング #Python #sklearn #jupyter #ipython #jupyter notebook #使い方 #入門 #テキストエディタ https://ml.streamdb.net/timelines/v/mmGj9qcFKAM Wed, 19 Sep 18 17:59:37 +0900 【機械学習】クラスター分析｜階層的クラスタリング、k-meansクラスタリング ← 第１５回　次元削減 https://youtu.be/4FUIH4cRLHI 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 #マシンラーニング #Python #sklearn #scikit-kearn #クラスター分析 #クラスタ分析 #K-means #デンドログラム #階層的クラスタリング #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 #マシンラーニング #Python #sklearn #scikit-kearn #クラスター分析 #クラスタ分析 #K-means #デンドログラム #階層的クラスタリング https://ml.streamdb.net/timelines/v/4FUIH4cRLHI Tue, 18 Sep 18 15:40:55 +0900 【機械学習】次元削減｜教師なし学習、主成分分析 動画内で使ったデータ https://www.kaggle.com/c/titanic ← 第１４回　モデルの改良と前処理 https://youtu.be/scXWKg39uhY →第１６回　クラスター分析 https://youtu.be/mmGj9qcFKAM 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 #主成分分析 #kaggle #教師なし学習 #入門 #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 #主成分分析 #kaggle #教師なし学習 #入門 https://ml.streamdb.net/timelines/v/scXWKg39uhY Sat, 15 Sep 18 20:00:49 +0900 【機械学習】モデルの改良と前処理 ｜スケーリング、グリッドサーチ 動画内で使ったデータ https://www.kaggle.com/c/titanic ← 第１３回　モデルの評価と選択 https://youtu.be/0_ZtMUJ2Mg8 →第１５回　次元削減 https://youtu.be/4FUIH4cRLHI 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 #スケーリング #グリッドサーチ #前処理 #パラメータ #サポートベクトルマシン #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 #スケーリング #グリッドサーチ #前処理 #パラメータ #サポートベクトルマシン https://ml.streamdb.net/timelines/v/0_ZtMUJ2Mg8 Fri, 14 Sep 18 19:27:25 +0900 【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 #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 https://ml.streamdb.net/timelines/v/aeb3dgMcF2I Mon, 10 Sep 18 17:27:57 +0900 【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 #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 https://ml.streamdb.net/timelines/v/0WcrBe017-w Fri, 07 Sep 18 21:01:05 +0900 【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 #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 https://ml.streamdb.net/timelines/v/irTbuevXauk Tue, 04 Sep 18 21:05:46 +0900 【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 #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 https://ml.streamdb.net/timelines/v/fUSO6-0o3ds Sat, 01 Sep 18 19:07:31 +0900 【機械学習】サポートベクトルマシン（後編）| カーネル法、多クラス分類・回帰問題 ← 第８回　サポートベクトルマシン（中編） https://youtu.be/2IB7vkfGeAA →第１０回　決定木 https://youtu.be/irTbuevXauk 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 #サポートベクトルマシン #サポートベクターマシン #SVM #カーネル法 #カーネルトリック #カーネル関数 #回帰 #分類 #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 #サポートベクトルマシン #サポートベクターマシン #SVM #カーネル法 #カーネルトリック #カーネル関数 #回帰 #分類 https://ml.streamdb.net/timelines/v/xY2_4mX3YSE Mon, 27 Aug 18 20:08:54 +0900 【Python】英単語テストを自動で作るプログラム！！ ※修正 問題の重複を回避する処理についてですが、np.random.randint()メソッドでは、重複を回避できないようです。よって、random.sample(list, k)（listからk個重複無しで選ぶメソッド）を使って重複を回避します。 動画内で使用したテキストファイルとソースコード全体は以下のリンクから確認してください。 https://github.com/TatsuhiroAbe/python_tutorial 訂正してお詫び申し上げます。 ご視聴ありがとうございます。 このシリーズでは、「作りながら学ぶPython」と題して、Python入門者向けの内容を提供します。 「文法はなんとなく勉強したが、これをどう使うのだろうか？」「入門書を読もうとしたが、難しい文法の話ばかりで飽きてしまった」そんな方にぜひオススメの内容となっています。 今、世界で最も注目されているプログラミング言語Python。ぜひ、あなたもこの動画を参考にPythonエンジニアを目指しましょう！ #Python #パイソン #プログラミング #入門 #初心者 #Python #パイソン #プログラミング #入門 #初心者 https://ml.streamdb.net/timelines/v/2IB7vkfGeAA Sat, 25 Aug 18 19:18:28 +0900 【機械学習】サポートベクトルマシン（中編）| ラグランジュの未定乗数法、双体問題 ← 第７回　サポートベクトルマシン（前編） https://youtu.be/cNEhKEb9-JU →第９回　サポートベクトルマシン（後編） https://youtu.be/fUSO6-0o3ds 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 #サポートベクトルマシン #サポートベクターマシン #SVM #ラグランジュ関数 #相対問題 #ラグランジュの未定乗数法 #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 #サポートベクトルマシン #サポートベクターマシン #SVM #ラグランジュ関数 #相対問題 #ラグランジュの未定乗数法 https://ml.streamdb.net/timelines/v/cNEhKEb9-JU Thu, 23 Aug 18 18:13:26 +0900 【機械学習】サポートベクトルマシン（前編）|  SVMの理論、ハードマージンとソフトマージン ← 第６回　ロジスティック回帰（後編） https://youtu.be/KXE8fTlF44s →第８回　サポートベクトルマシン（中編） https://youtu.be/2IB7vkfGeAA 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 #machine learning #人工知能 #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 #サポートベクトルマシン #サポートベクターマシン #SVM #ハードマージン #ソフトマージン #機械学習 #AI #machine learning #人工知能 #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 #サポートベクトルマシン #サポートベクターマシン #SVM #ハードマージン #ソフトマージン https://ml.streamdb.net/timelines/v/KXE8fTlF44s Tue, 21 Aug 18 18:57:09 +0900 【機械学習】ロジスティック回帰（後編）|  多項ロジスティック回帰 ←第５回　ロジスティック回帰（前編） https://youtu.be/mMMzDFttZ8A → 第７回　サポートベクトルマシン（前編） https://youtu.be/cNEhKEb9-JU 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 #ロジスティック #ロジスティック回帰 #多項ロジスティック #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 #ロジスティック #ロジスティック回帰 #多項ロジスティック https://ml.streamdb.net/timelines/v/ims0HruoAEw Fri, 10 Aug 18 19:59:16 +0900 【TensorFlow入門】TensorFlowを使ってロジスティック回帰を実装!! 以下の動画を参考に、ぜひ理解を深めてください。 TensorFlowの基本について https://youtu.be/LqtCckIXQHs ロジスティック回帰について https://youtu.be/mMMzDFttZ8A ミニバッチ勾配降下法について https://youtu.be/zo8BmIGSO2Y #機械学習 #AI #人工知能 #machine learning #深層学習 #ディープラーニング #tensorflow #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #ロジスティック #ロジスティック回帰 #機械学習 #AI #人工知能 #machine learning #深層学習 #ディープラーニング #tensorflow #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #ロジスティック #ロジスティック回帰