AI資格・学習

はじめに 「機械学習を理解しようとしたら線形代数が壁になった」という声をよく聞きます。行列・ベクトル・固有値分解など、最初は難しく見えますが、NumPyで実際に計算してみると意外とシンプルです。E資格・DS検定に向けた線形代数の要点をPyt...

統計学の基礎は、機械学習の前提知識として最重要 機械学習を学ぼうとして、最初に挫折するポイントの一つが統計学です。「平均」「分散」「検定」といった用語が、いきなりE資格や論文に出てきて、何を言っているのか分からなくなる。 でも、実は統計学の...

はじめに 機械学習を勉強していると、必ず「過学習（オーバーフィッティング）」という壁にぶつかります。訓練データでは高い精度が出るのに、テストデータや本番データでは精度が落ちてしまう現象です。 僕がE資格の勉強をしていたとき、過学習の対策手法...

はじめに 「ニューラルネットワーク」という言葉を聞くと、難しそうに感じる方も多いと思います。でも実は、Pythonのライブラリを使えばシンプルなものなら数十行で実装できます。 僕がE資格の勉強でニューラルネットワークを初めて実装したとき、「...

はじめに 自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）は、コンピュータが人間の言葉を理解・処理する技術です。ChatGPTやClaudeなどの生成AIもNLPの技術が土台になっています。 僕がE資格の勉強を...

はじめに 「画像認識」と聞くと難しそうに感じるかもしれません。でも実は、PythonとTensorFlowを使えば、比較的シンプルなコードで実装できます。 僕がE資格の勉強でCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を初めて実装したとき、「こ...

はじめに 機械学習の最新情報を追いかけるのは、正直かなり大変です。毎日のように新しい論文が発表され、1年前の「最新技術」がすでに古くなっていることもあります。 僕も最初は「論文なんて読めるわけがない」と思っていました。でも少しずつ習慣にして...

はじめに Pythonで機械学習を始めるなら、まず覚えるべきライブラリが「scikit-learn（サイキットラーン）」です。分類・回帰・クラスタリング・次元削減など、主要な機械学習アルゴリズムが揃っており、統一されたインターフェースで使え...

はじめに 「機械学習を始めたいけど、環境構築が面倒」という方に朗報です。Google Colaboratory（Colab）を使えば、ブラウザだけで機械学習の環境が整います。インストール作業ゼロ、しかも無料です。 僕もSignateのコンペ...

Jupyter Notebookを使い倒すと、開発スピードが変わる Pythonでデータ分析や機械学習をするなら、Jupyter Notebookは必須ツールです。ただ、初心者の頃は「セルにコードを書いてShift+Enterで実行する」と...