ドドテクノ

― CATEGORY ―

機械学習

tosondodo

AIを駆使して動物顔判定アプリを作成してみた。（前編：モデル作成）

2024年10月4日 tosondodo

ドドテクノ

前回、v0とCursorを使用していくつかのアプリを試作しましたが、今回は機械学習を組み合わせてアプリを作成してみたいと思います。作 …

ツリーベースモデル

表データでディープラーニングがツリーベースモデルに勝てない理由は？

2022年10月5日 tosondodo

ドドテクノ

データ分析の仕事をしていると、顧客から「とにかくディープラーニングを使ってほしい」と言われることがあります。しかし、全てのデータの分 …

半教師あり学習

Kmeans+MNISTで半教師あり学習をやってみた。

2022年9月28日 tosondodo

ドドテクノ

教師あり学習をやりたい。データは山ほどある。しかしほとんどラベルがついていない・・画像データなので一つ一つ画像を見ればラベル …

スタッキング

【アンサンブル学習（４）】スタッキング・・積み重ねることで強くなる。

2022年9月16日 tosondodo

ドドテクノ

今回はアンサンブル学習の手法の一つであるスタッキングという手法について取り上げます。過去のアンサンブル学習についての記事は以下をご参 …

AdaBoost

【アンサンブル学習（３）】ブースティング（AdaBoost）を実装してみた。

2022年9月15日 tosondodo

ドドテクノ

今回は、アンサンブル学習の中でもブースティングについて説明・実装していきます。過去のアンサンブル学習については以下をご参照ください。 …

バギング

【アンサンブル学習（２）】バギング・・それは弱いもの同士が集まり勝つ方法

2022年9月6日 tosondodo

ドドテクノ

前回は、アンサンブル学習のはじめの一歩として、モデルの予測結果の多数決をとる手法と平均をとる手法について説明しました。 https:/ …

アンサンブル（多数決、平均）

【アンサンブル学習（１）】まずは多数決と平均をとってみよう。

2022年9月4日 tosondodo

ドドテクノ

アンサンブル学習は、機械学習で精度を上げるための非常に有効な手法です。アンサンブル学習は複数のモデルの予測結果を統合して、最終的な予 …

mdi-pfi-shap比較

重要度は信用できるか？Permutation Feature Importance(PFI)を試してみた。

2022年5月23日 tosondodo

ドドテクノ

「性能が良いのはわかった。でも理由が知りたい。」機械学習においてモデルの説明性が求められる事は多いです。「何故かわからないけ …

pycarat-error

【説明可能性】PyCarat+SHAPで特徴量の寄与度を可視化してみた。

2022年5月21日 tosondodo

ドドテクノ

説明可能なAIというような言葉が出てきてから、もう数年が経過しているかと思います。実際、顧客に「予測の精度が良い」という結果だけ見せ …

アンチパターン

機械学習のアンチパターン。過去にやらかした反省を込めて書きます。

2022年5月17日 tosondodo

ドドテクノ

私は、以前勤めていた会社でSEをやっていましたが、大人の事情で、突如、データ分析の仕事をする事になりました。当然、右も左もわからない …