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オンライン講義を開講します！！
リアルタイム講義はめったに実施しないので、是非この機会にご参加ください！😁
日程：2021年9月10日 (金) 19:30 – 21:30
https://sagasuru.jp/course-details/cho-honkaku-teki-python-niyoru-gyomu-jido-ka-jissen-gazo-ninshiki-to-burauza-sosa-no-jido-ka
機械学習関係の動画(20本ノック含む)の視聴後に復習として本動画を活用しました。やっと理解が進んできた手ごたえが得られました。
分かりやすいです。ありがとうございます！
わかりやすいです！！
教師なし学習についてなのですが、教師あり学習で使用したデータセットをそのまま使うことは出来ますか？
理解があやふやで申し訳ないです🙇♀️
基本的に磯にハイエンドは持って行かない方がいいっすよ。
めっちゃ分かりすい説明でよく理解できました！！
本当に助かりました。ありがとうございます。
いまにゅさん、こんにちは。モデムの定義で
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model
結果：LinearRegression()
いまにゅさんと同じ結果にならないのはなぜですか？
おもろいやん
自分用 1:11:00
俺は英語やっといてよかった
おまえみたいのにマウント
取られたく無い絶対
22:00
17:30
2:23:15
==に気付かない今西さん
初心者でこの入門講座でもかなり時間がかかるけどわかりやすくて楽しいです
ありがとうございます
技術的要素はどこからになりますか？
教えていただくと幸いです。
graphviz、MacでやってるのてますがJupyter labじゃ動かせないんですかね、、 止まってしまいました
May 29 11:55
これじゃ数式の理解や、アルゴリズムの
理解が難しい。結局数理的な理解をしないことには応用が効かない。数式を絡めてくれれば見やすいと思います。
いや、AIは強い分野と弱い分野が極端やぞ😑
人間の感覚値は異常に高い。将来は分からんが今のAIには無理。
逆に論理は異常に高い。人間は疲れるが機械は疲れない。
私は外国為替/暗号通貨に不慣れであり、これらの戦略をうまく使うのは難しいと思います。 合法的なブローカーはどこにありますか？ 私のアカウントを管理し、取引方法も教えてくれます。
文系プログラミング未経験で新卒エンジニアになったけど大丈夫かな…
k最後のkmeans法の実装で(No, cluster)をdropしてたと思うのですがaxis=0を入れる必要はないんですか？
いやsklearn有能すぎんか
◎機械学習入門1
●人工知能/機械学習
・人工知能
人間と同じ判断/動作ができる技術
人間と同様な感覚から情報を得る
※入力データ
音声/画像/自然音声
・機械学習
人工知能の仕組みを担う
予測機能がメイン
入力と出力の関係性や規則性を探す
・ディープラーニング
様々な入力→数値化
*パラメータ
パラメータの良し悪し→誤差
*モデル
数式
●機械学習に必要な2ステップ
・赤ちゃんがなぜ、
犬とにんしきできるのか？
・問題設定
写真が男性か女性か見分ける
●機械学習の3大トピック
1.教師あり学習
2.教師なし学習
クラスタリング
→似た特徴をグルーピングする
3.強化学習
ゲームや自動運転で用いられている
ルンバなど
→活用シーンが限定されている
とても分かりやすい解説動画ありがとうございます。
分類の標準化について質問です。
scaler.fit(x_train) の後にscaler.transform(x_train) , scaler.transform(x_test) をしていますが、x_testを標準化する前に、scaler.fit(x_test) を実行する必要はないのですか？
回答よろしくお願いします。
動画完走できました。２日がかりでしたが。最初の３０分を乗り越えるのが大変でした。
最近の動画は、字幕がついているので、それに慣れてしまっていて動画に出てくる用語が耳から入ってくる情報だけではイメージできなくて、大変でした。
最初は難しいと思ったのですが、動画で学習して、自分で発展させていけそうです。
128次元ベクトルを2次元平面に落とし込むとかイメージはできやんかったけど、内積0に近づくような係数見つければいいんよなー
1:03
つまり face appっていう写真を撮ってそれの性別とか変えれるようにしてるのも機械学習のひとつなんか
分かりやすい説明をありがとうございます。
機械学習の超初心者です。
いくつか勉強してみているのですが、keras等他のツールでも、説明変数と目的変数は常に別の変数として分けられて扱っているのですが、素人目だと説明変数と目的変数のデータはひと固まりで持っている方が都合が良さそう&扱いやすそう(いわゆる表形式で目的変数と説明変数両方含んでいるようなイメージです)だと思ってしまうのですがそうではないのでしょうか。
例えば説明変数と目的変数は1行1行対応(紐づいている)しているものと思います。仮に片方の変数の順番が変わってしまうとめちゃくちゃになってしまったりすると思うのですが、この点が微妙に腑に落ちなくて気持ちが悪いというのがしばらく続いています笑
そもそもちゃんと理解できていないので私の文章も分かりづらいものになっていると思いますが、、、もし何かご存知のことがあれば教えていただけないでしょうか。
1:04:30
17:00
まごうことなき超大作！
わかりやすい説明ありがとうございます！
1:54:13付近でgammaにマウスを合わせると説明文が表示されますが、これはなにかライブラリをダウンロードしているんでしょうか？
すみません、質問なのですが、regression_pls.csvがファイルの中にないのですがどうしたらいいのでしょうか？
14:08
SIerの営業ですが、冒頭の解説、とても参考になりました。強化学習とか、何のことかあまり分からずに受注していることがほとんどですから…
機械学習について、理論も実装も初学者です。
とても分かりやすくて本当に感謝しています。
強化学習編などの続編を大変期待しております。
初めまして。
いまにゅさんの動画を見つけてから、繰り返し学習に役立てています。ありがとうございます！
regression_pls.csvのファイルですが、デスクトップにダウンロードし解凍しました。
df = pd.read_csv(‘regression_pls.csv’)
df.head() で入力しても、FileNotFoundErrorとなってしまいます。
どのような原因が考えられますでしょうか。
動画見切って無いですけど書いてます。
今後見るところで解説されてるかもしれません。
（質問のメモ状態です）
機械学習にディープラーニングやその他の方法があるということは、その手法によって完成（？）の処理速度に差が出るのでしょうか