機械学習で回帰モデルをトレーニングして理解する 52 分 モジュール 9 ユニット 回帰は、ほぼ間違いなく、最も広く使用されている機械学習手法であり、科学的発見、ビジネスプランニング、株式市場分析の共通の基盤になっています。 この学習資料では、単純なものと複雑なもの両方の回帰...
内部ループ要素は、セキュリティで保護された専用の Machine Learning ワークスペース内で実行される、反復的なデータ サイエンス ワークフローで構成されます。 このワークフローと古典的機械学習シナリオの主な違いは、画像のラベル付けと注釈がこの開発ループの重要な要素であるという...
教師あり学習モデルは、「入力」データと「出力」データのペアから構成され、出力は求められる価値によってラベル付けされます。例えば、機械にデイジーとパンジーの違いを見分けさせる場合、一対の入力データには、デイジーの画像とパンジーの画像が用意されています。この特定のペアに対し...
サポート ベクターマシン では、最も近い 2 つのデータ ポイントの間に超平面が描画されます。これによりクラスが除外され、データ ポイントの違いが明確になるように、その間の距離が最大化されます。 デシジョン ツリー アルゴリズムでは、データが 2 つ以上の同種のセットに分割さ...
pythonには、2と3という版の違いと、配布方法の違いなどがある。 Anacondaでpython3をこの1年半利用してきた。 Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。 docker公式配布 ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布な...
Gilead は Amazon Textract を使用してドキュメント内の関連情報を検出し、以前の光学式文字認識ソリューションと比較して、オペレーションあたりの関連コストを桁違いに削減しました。「Amazon Textract は本当に素晴らしいです。実際のコスト削減だけでなく、情報を抽出する技術的能力が非常に優れ...
これは、人間の脳に倣ってモデル化された一連のアルゴリズムです。 機械学習と予測分析の関係 機械学習は予測分析の一種ですが、注目すべき違いは、機械学習ではより多くのデータが取り込まれるため、リアルタイム更新を使用した実装がはるかに容易な点です。通常、予測分析は静的なデータセッ...
画像分類にでは、潜在的な合併症がある場合の画像で関連する特徴を最も効果的に特定できるため、ニューラル・ネットワークなどのディープ・ラーニング手法がよく使用されます。たとえば、視点、照明、大きさの違いや、画像に写っている余計なものなどを認識し、このような問題を軽減して、最...
2 つのタイプのアルゴリズムの違いは、価値関数の定義です。どちらのタイプでも、すべての特徴量にわたるクエリ点のシャープレイ値の合計がクエリ点についての予測に関する平均からの合計偏差に対応するように価値関数が定義されます。
プロジェクト自体は、通常の Scratch とは違って自動で保存されないので、「ファイル」>「コンピューターに保存する」を選び、.sb3 ファイルとして自分の PC 上に保存します。 保存しておいたプロジェクトを再び開くには、「ファイル」>「コンピューターから読み込む」を選び、保存してあっ...