- AI・機械学習
- tech系
2022年03月16日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第8章 ベイズ推定: データを元に「確信」を高める手法
第8章では、「ベイズ推定」と呼ばれる考え方に基づき、機械学習モデル（回帰分析）を解いていきます。
コラム
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2022年03月16日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第7章 EM アルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習
本章では、「最尤推定法（3 章参照）」を用いた教師なし学習「EM アルゴリズム」について説明します。
- AI・機械学習
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2022年03月15日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第6章 k 平均法：教師なし学習のモデルの基礎
第 6 章では教師なし学習のアルゴリズムの1つである「k 平均法(k-means)」について学びます。
- AI・機械学習
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2022年03月15日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第5章 ロジスティック回帰と ROC 曲線: 分類アルゴリズムの評価方法
第 5 章では、第 3 章で登場した最尤推定法を分類アルゴリズムに応用した「ロジスティック回帰」と分類アルゴリズムの評価方法について学んでいきます。
- AI・機械学習
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2022年03月09日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第4章 パーセプトロン: 分類アルゴリズムの基礎
第 4 章では、これまでの章と異なり、「回帰」ではなく「分類」アルゴリズムについて見ていきます。
- AI・機械学習
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2022年03月09日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第3章 最尤推定法: 確率を用いた推定理論
第 3 章では、モデルに「確率」の考え方を導入した最尤推定法を取り上げ、この最尤推定法を使った回帰分析を行います。
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2022年02月25日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第2章 最小二乗法： 機械学習理論の第一歩
第2章では、「最小二乗法」を用いて回帰分析を行い、機械学習の理論的基礎となる「統計モデル」と機械学習の基本的なワークフローを学んでいきます。
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2022年02月25日
ITエンジニアのための機械学習理論入門 第1章 データサイエンスと機械学習
この記事は、Google Cloud 中井悦司さんの著書「IT エンジニアのための機械学習理論入門」の内容を参考に、機械学習の裏にある数学的な理論を紹介していきます
- tech系
2021年12月21日
Looker の派生テーブルと事前集計について
Looker の派生テーブルと事前集計について解説します
- tech系
2021年12月20日
Looker でヒストグラムを作る３つの手法
この記事では Looker でヒストグラム(度数分布図)を作成する方法を説明します。