AI資格・学習 クラスタリング手法の比較【k-means・DBSCAN・階層クラスタリングの使い分け】
はじめに
クラスタリング（教師なし学習）は「ラベルがないデータをグループ分けする」手法です。顧客のセグメント分類・異常検知・データの探索的分析など幅広く使われます。代表的な3つの手法の特徴と使い分けを解説します。
k-means法
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2026-05
AI資格・学習 
AIツール・レビュー AIを使った異常検知の実装【製造業のセンサーデータに適用する方法】
はじめに
製造業でAIが最も実用化されている領域のひとつが「異常検知」です。センサーデータから機器の異常を早期発見することで、予期せぬ故障による生産停止を防げます。実際にMLを使った異常検知を担当した経験から、実装方法を解説します。
異常検...
AI資格・学習 機械学習の評価指標完全ガイド【精度・F1・AUC・RMSEの選び方と使い分け】
はじめに
機械学習モデルの「精度（Accuracy）」だけを見ていると、本当に使えるモデルかどうかわかりません。問題の種類・データの特性に合わせて適切な評価指標を選ぶことが重要です。DS検定・E資格でも評価指標は頻出テーマです。
分類問題の...
AI資格・学習 PyTorchで画像分類モデルをファインチューニングする【転移学習の実装】
はじめに
画像分類を実装するとき、ゼロからCNNを学習させるより「事前学習済みモデルをファインチューニング」する方が圧倒的に精度が高く、データも少なくて済みます。PyTorchを使ったファインチューニングの実装を解説します。
ファインチュー...
AIツール・レビュー Streamlitで機械学習ダッシュボードを作る【デプロイまで30分】
はじめに
Streamlitは数十行のPythonコードでWebアプリを作れるライブラリです。機械学習モデルのデモ・データ分析ダッシュボード・社内ツールを素早く作るのに最適です。Streamlit Cloud（無料）を使えばGitHubから...
AIツール・レビュー ベクトルデータベースとは何か【ChromaDB・Pineconeで意味検索を実装する】
はじめに
RAGを実装するときに必要になるのが「ベクトルデータベース」です。通常のDBがキーワード一致検索なのに対し、ベクトルDBは「意味が近いもの」を検索できます。ChromaDB・Pinecone・Weaviateなどが代表的なツールで...
AIツール・レビュー データ可視化の実践【matplotlibとplotlyで業務レポートを作る方法】
はじめに
データ分析の結果は「可視化」することで初めて意味を持ちます。「グラフは作れるが、見栄えが悪くて現場に伝わらない」という課題を抱える方は多いです。実務で使えるデータ可視化の実践テクニックをまとめます。
matplotlibの実務的な...
AIツール・レビュー SQLとPythonを組み合わせたデータ分析【BigQuery・PostgreSQLへの接続方法】
はじめに
データサイエンティスト・MLエンジニアの実務では、データの多くはデータベースに格納されています。CSVファイルだけ扱えれば良い時代は終わり、SQLでDBからデータを取得してPythonで分析するスキルが必須です。
SQLの基礎（デ...
AI資格・学習 強化学習入門【Q学習をPythonで実装してゲームAIを作る】
はじめに
強化学習（Reinforcement Learning）は教師あり学習・教師なし学習とは異なる機械学習のパラダイムです。E資格では強化学習の基礎が出題範囲に含まれており、製造業のスケジューリング最適化や在庫管理への応用も研究されて...
AI資格・学習 Pythonの型ヒントを機械学習コードに導入する方法【品質向上と保守性アップ】
はじめに
機械学習のコードは実験的な性質上、型ヒントなしで書かれていることが多いです。でも実務でチーム開発をする場合や、後から自分のコードを読み返すとき、型ヒントがあるとぐっと読みやすくなります。Pythonの型ヒントを機械学習コードに導入...