俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話

俺って、おバカさんなので、とっても優秀な人工知能を作って代わりに頑張ってもらうことにしました。世界の端っこでおバカな俺が夢の達成に向けてチマチマ頑張る、そんな小さなお話です。現在はG検定、E資格に合格し、KaggleやProbSpaceのコンペに参画しながら、Pythonや機械学習、統計学、Dockerなどの勉強中です。学習したことをブログにアウトプットすることで、自分の身に着けていきたいと思います。まだまだ道半ばですが、お時間がありましたら見て行ってください。

scikit-learn

グリッドサーチでハイパーパラメータを調整する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、グリッドサーチでハイパーパラメータを調整しました。 これまで、学習モデルは、特に引数を指定しないか、特定の値のみ指定して学習をおこなっていました。この「引数」は、学習時に更新されていくパラメータとは区別して、「ハイパーパラメータ」と…

クロスバリデーションでモデルの妥当性を検証する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、クロスバリデーションという手法でモデルの妥当性を検証しました。 学習したデータに対してとても良い精度を出すモデルであっても、予測が必要な新たなデータに対する精度が非常に低い、いわゆる「過学習」という状態になることが良くあります。こう…

ランダムフォレストでキノコを分類する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、Webからキノコに関するデータをダウンロードして、ランダムフォレストで分類を行いました。 これまでは、数学的に境界を決定して分類するSVM(サポートベクターマシン)という学習モデルを使ってきましたが、今回は、「ランダムフォレスト」という多…

SVMで言語を判定する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、Webから取得したテキストファイルを読み込ませて、それが何語で書かれたテキストなのかを判定しました。 機械学習の一大テーマである自然言語処理の復習です。(そこまで大掛かりなことをやっているわけではないですが・・・。) 今回も Pythonによ…

SVMでMNISTのデータを画像分類する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、前回CSVに変換したMNISTの手書き文字画像を、0〜9に分類しました。 機械学習の一大テーマである画像分類の復習です。 今回も Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第4章…

scikit-learnのSVMを使ってアヤメの品種を分類する(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、scikit-learnのSVMを使って、アヤメの品種を分類できるようになりました。花びらの長さや幅などの特徴量から品種を分類するということで、本格的に機械学習となってまいりました。 Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scra…

scikit-learnのSVMを使った入門編としてXOR演算を学習させる(Pythonによるスクレイピング&機械学習テクニック)

今回は、scikit-learnのSVMを使って、入門編としてXOR演算を学習させました。ついに機械学習の章に入ってきて、テンションも上がります。最近実践中心だったので、基礎からもう一度学び直したいと思います。 Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニ…