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「多数から少数へ：機械学習における次元削減による高次元データの取り扱い」

この記事では、機械学習の問題における次元の呪いと、その問題の解決策としての次元削減について議論します時には、機械学習の問題は次元削減を必要とする場合があります...

適切なバランスを取る：機械学習モデルにおける過学習と過小適合の理解

機械学習の問題に取り組むすべての人は、自分のモデルができるだけ最適に動作することを望んでいますしかし、望むほどモデルが最適に動作しない場合もありますそれは、以下のいずれかの理由による可能性があります...

LGBMClassifier 入門ガイド

このチュートリアルでは、PythonでLightGBMライブラリを使って、LGBMClassifierクラスを使用して分類モデルを構築する方法を探っていきます

Machine learning

「カオスから秩序へ：データクラスタリングを活用した意思決定の向上」

「オンラインストアは、購買パターン、購入日、年齢、収入などの要素に基づいて顧客をクラスタリングするために、この方法を使用していますこれにより、ストアは自身の顧客層を理解することができます…」

「テキスト分析の未来を明らかにする BERTを使用したトレンディなトピックモデリング」

イントロダクション機械学習と自然言語処理において非常に効果的な手法は、トピックモデリングです。テキストのコーパスは、文書のコレクションの例です。この手法は、そこに現れる抽象的な主題を見つけることを目的としています。この手法は、テキストのコーパスの潜在的な構造を明らかにし、即座には見えないテーマやパターンを明らかにします。数千ものツイートなどの大量のドキュメントの内容を分析するために、トピックモデリングアルゴリズムはテキストのパターンを見つけるために統計的な技術に依存しています。これらのアルゴリズムは、ドキュメント内の頻度や単語の共起を調べた後、いくつかの主題に論文を分類します。その結果、内容はより整理されて理解しやすくなり、データの潜在的なテーマやパターンを認識しやすくなります。潜在ディリクレ割り当て（LDA）、潜在的意味解析、非負値行列因子分解などがトピックモデリングのいくつかの従来の手法です。しかし、このブログ記事では、トピックモデリングにBERTを使用しています。詳細情報：トピックモデリングのための潜在ディリクレ割り当て（LDA）を使用する学習目標以下は、BERTを使用したトピックモデリングのワークショップの学習目標のリストです：トピックモデリングの基礎とNLPでの使用方法を理解する BERTの基礎とドキュメントの埋め込みの作成方法を理解する BERTモデルにテキストデータを準備するために前処理を行う [CLS]トークンを使用してBERTの出力からドキュメントの埋め込みを抽出するクラスタリング手法（K-meansなど）を使用して関連する資料をグループ化し、潜在的な主題を見つける生成されたトピックの品質を評価するために適切な指標を使用するこの学習目標の助けを借りて、参加者はBERTを使用したトピックモデリングの実践的な経験を得ることができます。この知識を活用して、彼らは大規模なテキストデータの中から隠れたテーマを分析し、抽出する準備をすることができます。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。データの読み込みこれはオーストラリア放送協会のコンテンツであり、Kaggleで8年以上にわたり利用可能になっています。2つの重要な列が含まれています：publish_date：記事の公開日（yyyyMMdd形式）と、headline_textの英語訳。これがトピックモデルが使用する知識です。 import pandas as pd #…

CatBoost カテゴリカルデータを用いたモデル構築のための解決策

イントロダクション熱心な学習者がデータサイエンスや機械学習を学びたい場合、ブーステッドファミリーを学ぶべきです。ブーステッドファミリーから派生した多くのアルゴリズムがあります。例えば、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoostなどです。ブーステッドファミリーのアルゴリズムの1つはCatBoostアルゴリズムです。CatBoostは機械学習アルゴリズムであり、Categorical Boostingを表しています。これはYandexによって開発されたオープンソースのライブラリです。PythonとRの両方で使用することができます。CatBoostはデータセット内のカテゴリ変数と非常にうまく動作します。他のブースティングアルゴリズムと同様に、CatBoostも分類ラベルを予測するために背後で複数の決定木、つまり木のアンサンブルを作成します。これは勾配ブースティングに基づいています。また読む：CatBoost：カテゴリカル（CAT）データを自動的に処理するための機械学習ライブラリ学習目標ブーステッドアルゴリズムの概念とデータサイエンスおよび機械学習における重要性を理解する。カテゴリ変数の処理を担当するブーステッドファミリーの一員であるCatBoostアルゴリズム、その起源、および役割を探索する。 CatBoostの主な特徴、カテゴリ変数の処理、勾配ブースティング、順序ブースティング、および正則化技術の理解。 CatBoostの利点、カテゴリ変数の堅牢な処理と優れた予測パフォーマンスについての洞察。回帰および分類タスクにおいてPythonでCatBoostを実装し、モデルパラメータを探索し、テストデータ上で予測を行う方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 CatBoostの重要な特徴カテゴリ変数の処理： CatBoostはカテゴリ変数を含むデータセットの処理に優れています。さまざまな方法を使用して、カテゴリ変数を数値表現に変換することで、自動的にカテゴリ変数を処理します。これにはターゲット統計、ワンホットエンコーディング、または両方の組み合わせが含まれます。この機能により、手動のカテゴリ変数の前処理の要件を省略することで、時間と労力を節約できます。勾配ブースティング： CatBoostは、効果的な予測モデルを作成するために、複数の弱学習器（決定木）を組み合わせるアンサンブル技術である勾配ブースティングを使用します。前の木によって引き起こされる誤りを修正するために訓練され、指示された木を追加することで、異なる可能性のある分割構成を最小化する勾配ブースティングは、イテレーションごとにツリーを作成する方法です。この反復的なアプローチにより、モデルの予測能力が徐々に向上します。順序ブースティング： CatBoostは、「順序ブースティング」と呼ばれる新しい技術を提案して、カテゴリ変数を効果的に処理します。ツリーを構築する際に、カテゴリ変数の最適な分割点を特定するために、カテゴリ変数のパーミュテーション駆動の事前ソートという技術を使用します。この方法により、CatBoostはすべての潜在的な分割構成を考慮し、予測を改善し、過学習を低減することができます。正則化： CatBoostでは、過学習を減らし、汎化性能を向上させるために正則化技術が使用されます。葉の値に対するL2正則化を特徴とし、過剰な葉の値を防ぐために損失関数にペナルティ項が追加されます。また、カテゴリデータのエンコーディング時の過学習を防ぐために、「順序ターゲットエンコーディング」という先端的な手法も使用します。 CatBoostの利点…

query()メソッドを使用してPandasデータフレームをクエリする方法

もし、データ解析のためにpandasを使用していて、まだPandasのqueryメソッドについて知らない場合、あなたは一人ではありませんqueryメソッドは直感的で、清潔で、伝統的な方法よりも冗長ではありません...

「クラスタリング解放：K-Meansクラスタリングの理解」

K-Meansクラスタリングアルゴリズムを使用して、隠れたパターンを見つけ、意味のある洞察を抽出する方法を学びましょう

Machine learning

「トップの画像処理Pythonライブラリ」

コンピュータビジョンは、デジタル写真、ビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、そのデータに基づいてアクションを起動したり推奨を行ったりするための人工知能（AI）の一分野です。この情報を抽出するためには、画像処理という画像を操作、編集、または操作してその特徴を抽出する現象が必要です。この記事では、Pythonで使用できるいくつかの便利な画像処理ライブラリについて説明します。 1. OpenCV OpenCVは、画像処理とコンピュータビジョンアプリケーションのための最も速く、広く使用されているライブラリの1つです。Githubでサポートされており、1000人以上の貢献者がライブラリの開発に寄与しています。1999年にIntelによって作成され、C、C++、Java、そして最も人気のあるPythonなど、多くの言語をサポートしています。OpenCVは、顔認識、物体検出、画像セグメンテーションなどのモデルを構築するための約2500のアルゴリズムを提供しています。 2. Mahotas Mahotasは、閾値処理、畳み込み、形態学的処理などの高度な機能を提供する画像処理とコンピュータビジョンのための高度なPythonライブラリです。C++で書かれており、高速です。 3. SimpleCV SimpleCVは、OpenCVのより簡単なバージョンと考えることができます。Pythonのフレームワークです。色空間、バッファ管理、固有値などの多くの画像処理の前提条件や概念を必要としません。そのため、初心者にも適しています。 4. Pillow Pillowは、Python Imaging Library（PIL）に基づいています。このライブラリは、広範なファイル形式のサポート、効率的な内部表現、かなり強力な画像処理機能を提供します。ポイント操作、フィルタリング、操作など、さまざまな画像処理活動を包括しています。 5. Scikit-Image Scikit-Imageは、画像処理のためのオープンソースのPythonライブラリです。元の画像を変換することにより、NumPy配列を画像オブジェクトとして使用します。NumPyはCプログラミングで構築されているため、画像処理に非常に高速で効果的なライブラリです。フィルタリング、モルフォロジー、特徴検出、セグメンテーション、幾何学的変換、色空間操作などのアルゴリズムが含まれています。 6. SimplelTK SimpleITKは、多次元画像解析を提供するオープンソースのライブラリです。画像を配列として考えるのではなく、空間内の点の集合として扱います。Python、R、Java、C＃、Lua、Ruby、TCL、C ++などの言語をサポートしています。 7. SciPy…

「データサイエンスの仕事を得る方法？[8つの簡単なステップで解説]」

データサイエンス分野での有望なキャリアは競争が激化しています。多くの候補者が役職を得るために激しく競い合っている中、機会はしばしば適切なスキルと経験を持つ人々に与えられます。データサイエンスの仕事を得るための前提条件や答えは、以下の8つの詳細なステップにあります。データサイエンスの仕事を得るための8つのステップ以下の8つのステップに従って、希望するデータサイエンスの仕事を得ることができます。ステップ1：目標とパスを明確にするデータサイエンスのキャリア目標を明確にするキャリアの目標を明確に定義し、経験レベルと専門知識に基づいてデータサイエンスのキャリア目標を明確に定義します。短期目標として、インターンシップや初級職のデータアナリストになることを考えてください。中期目標には、専門家としての知識を持ち、研究論文を発表することが含まれます。長期目標には、トップのデータサイエンティストになること、企業との協力、企業の立ち上げ、大学や学術誌への貢献などが含まれる場合があります。さまざまなデータサイエンスの役割を調査し、自分の興味とスキルに合ったものを選ぶさまざまなデータサイエンスの役割を調査し、興味とスキルに合った役割を選択します。データアナリストになる、機械学習をマスターする、自然言語処理に特化する、ビッグデータプロジェクトに取り組む、またはディープラーニングを進めるなどの選択肢があります。希望する役割に必要なスキルと知識を特定し、学習計画を作成するデータサイエンスに入る方法について考えていますか？学習計画を作成しましょう。これには、認定コースへの参加、YouTubeでの無料講義の受講、書籍からの情報収集、他の専門家との協力などが含まれます。さらに、新卒者としてデータアナリストの仕事を得る方法やデータサイエンスの仕事を得る方法についての回答をするために、以下の表にはさまざまなデータサイエンスの役割に必要なスキルと知識が示されています。役割スキル知識データアナリストデータの操作と可視化、Excel、SQL、データの可視化ライブラリデータのクリーニング、前処理、クエリ、可視化機械学習アルゴリズム、ハイパーパラメータの調整、モデルの選択、評価指標、TensorFlow、scikit-learn、PyTorch 教師あり学習と教師なし学習、クラスタリング、回帰、分類、アンサンブル法、ディープラーニングのアーキテクチャ自然言語処理 NLPライブラリ、フレームワーク、spaCy、NLTK、transformers、分類、エンティティ認識、感情分析、言語モデルの微調整単語の埋め込み、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、テキストの前処理ビッグデータ大規模データ処理、分散環境でのストレージと処理…

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