Search Results ROC曲線

「機械学習分類問題のさまざまな性能評価指標を知る」

「機械学習の文脈において、パフォーマンスメジャーは、訓練済みモデルの優れた性能を教えてくれる測定ツールと考えることができます通常、「正確さ」が標準的なメジャーとされています…」

「MLOpsの全機械学習ライフサイクルをカバーする：論文要約」

このAIの論文は、MLOpsの分野に関する包括的な調査を提供しています。MLOpsは、機械学習のライフサイクル全体を自動化することに焦点を当てた新興の学問です。この調査は、MLOpsのパイプライン、課題、ベストプラクティスなど、幅広いトピックをカバーしています。モデルの要件分析、データの収集、データの準備、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、システムの展開、モデルの監視など、機械学習プロセスのさまざまなフェーズについて詳しく説明しています。さらに、ビジネス価値、品質、人間の価値、倫理など、ライフサイクル全体での重要な考慮事項についても議論されています。この論文は、MLOpsの包括的な調査を提示し、機械学習のライフサイクルを自動化することの重要性を強調しています。調査では、MLOpsのパイプライン、課題、ベストプラクティス、および機械学習プロセスのさまざまなステージについて取り上げています。この論文は以下の図でまとめられています: https://arxiv.org/abs/2304.07296: 機械学習プロセスモデルの要件分析機械学習プロジェクトを始めるために、ステークホルダーはモデルの要件を分析し特定する必要があります。このセクションでは、ビジネス価値、モデルの品質、人間の価値（プライバシー、公正性、セキュリティ、責任）、倫理の4つの基本的な側面について説明しています。ステークホルダーは目的を定義し、価値と問題を特定するためのツールを評価し、要件を優先順位付けし、関連するステークホルダーを巻き込み、必要な機能を決定することが推奨されています。データの収集と準備データの準備フェーズは、機械学習タスクに適した高品質のデータを確保するために重要な役割を果たします。このセクションでは、データの収集、データの発見、データの拡張、データの生成、およびETL（抽出、変換、読み込み）プロセスについて取り上げています。データの品質チェック、データのクリーニング、データの統合、データのマッチング、および探索的データ分析（EDA）を行うことの重要性を強調しています。特徴量エンジニアリング特徴量エンジニアリングは、予測モデリングの性能向上に重要です。このセクションでは、特徴量の選択と抽出、特徴量の構築、特徴量のスケーリング、データのラベリング、特徴量の補完などの技術を強調しています。各技術に関連する特定のアルゴリズムとメソッドも説明されており、Principal Component Analysis（PCA）、Independent Component Analysis（ICA）、およびStandardization and Normalizationも含まれています。モデルのトレーニングモデルのトレーニングフェーズでは、監視された学習、非監視学習、半教師あり学習、強化学習など、さまざまなタイプの機械学習モデルがカバーされています。このセクションでは、特定の問題に適したモデルを選択するモデル選択についても議論されています。また、クロスバリデーション、ブートストラップ、ランダム分割などのモデル選択の方法も探求されています。ハイパーパラメータのチューニング、つまりモデルのパラメータを最適化するプロセスも取り上げられています。モデルの評価モデルの評価は、さまざまなメトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価することに焦点を当てています。このセクションでは、精度、適合率、再現率、Fスコア、ROC曲線下面積（AUC）などの一般的な評価メトリックを紹介しています。モデルのパフォーマンスだけでなく、ビジネス価値も考慮することの重要性を強調しています。システムの展開システムの展開には、適切なMLモデルオペレーティングプラットフォームの選択、システムの統合、システム統合テストの実施、およびシステムのエンドユーザーへのリリースが含まれます。カナリア展開やブルーグリーン展開などの展開戦略も説明されています。MLシステムの展開に関連する課題も議論されており、スムーズな展開プロセスのためのヒントも提供されています。モデルの監視…

データサイエンス入門：初心者向けガイド

この記事は新しいデータサイエンティストのためのガイドであり、迅速に始めるのを助けるために設計されていますこれは出発点となるものですが、既に新しい仕事を探している場合は、この記事をもっと読むことをお勧めします

Career Advice

GenAIOps：MLOpsフレームワークの進化

「2019年には、私はLinkedInのブログを公開しましたタイトルは『成功するためになぜML Opsが必要か』でした今日になって、分析、機械学習（ML）、人工知能（AI）を運用化することが求められています...」

「Transformerモデルの実践的な導入 BERT」

ハンズオンチュートリアルでBERTを探索してください：トランスフォーマーを理解し、プレトレーニングとファインチューニングをマスターし、PythonとHugging Faceを使用して感情分析を実行します

「OpenAI APIを使用して、大規模な言語モデルを用いた表データ予測の改善」

最近では、大規模な言語モデルやそのアプリケーションやツールがニュースやソーシャルメディアで話題になっていますGitHubのトレンディングページには、広範なリポジトリが大量に掲載されています...

「データサイエンスの役割に関するGoogleのトップ50のインタビュー質問」

イントロダクション Googleでのキャリアを手に入れるためのコードを解読することは、多くのデータサイエンティスト志望者にとっての夢です。しかし、厳しいデータサイエンスの面接プロセスをクリアするにはどうすればよいのでしょうか？面接で成功するために、機械学習、統計学、プロダクトセンス、行動面をカバーするトップ50のGoogleのインタビュー質問の包括的なリストを作成しました。これらの質問に慣れて、回答の練習をしてください。これにより、面接官に印象を与え、Googleでのポジションを確保する可能性が高まります。データサイエンスのGoogle面接プロセス Googleのデータサイエンティストの面接を通過することは、あなたのスキルと能力を評価するエキサイティングな旅です。このプロセスには、データサイエンス、問題解決、コーディング、統計学、コミュニケーションなど、さまざまなラウンドが含まれています。以下は、あなたが期待できる内容の概要です：ステージ説明応募の提出 Googleのキャリアウェブサイトを通じて、採用プロセスを開始するために応募と履歴書を提出します。テクニカルな電話スクリーン選考された場合、コーディングスキル、統計学の知識、データ分析の経験を評価するためにテクニカルな電話スクリーンが行われます。オンサイト面接成功した候補者は、通常、データサイエンティストや技術的な専門家との複数のラウンドからなるオンサイト面接に進みます。これらの面接では、データ分析、アルゴリズム、統計学、機械学習の概念など、より深く掘り下げたトピックについて話し合います。コーディングと分析の課題プログラミングスキルを評価するためにコーディングの課題に取り組み、データから洞察を抽出する能力を評価するために分析の課題に直面します。システム設計と行動面の面接一部の面接ではシステム設計に焦点を当て、スケーラブルなデータ処理や分析システムの設計を期待されることがあります。また、行動面の面接では、チームワーク、コミュニケーション、問題解決のアプローチを評価します。採用委員会の審査面接のフィードバックは採用委員会によって審査され、最終的な採用の決定が行われます。 Googleデータサイエンティストになる方法についての詳細な応募と面接のプロセスについては、当社の記事をご覧ください！データサイエンスの役職に関するトップ50のGoogleインタビューの質問と回答をまとめました。データサイエンスのためのトップ50のGoogleインタビュー質問機械学習、統計学、コーディングなどをカバーするトップ50のインタビュー質問の包括的なリストで、Googleのデータサイエンスの面接に備えてください。これらの質問をマスターし、あなたの専門知識を示して、Googleでのポジションを確保しましょう。 Googleの機械学習とAIに関するインタビューの質問 1.…

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「機械学習分類問題のさまざまな性能評価指標を知る」

「MLOpsの全機械学習ライフサイクルをカバーする：論文要約」

データサイエンス入門：初心者向けガイド

GenAIOps：MLOpsフレームワークの進化

「Transformerモデルの実践的な導入 BERT」

「OpenAI APIを使用して、大規模な言語モデルを用いた表データ予測の改善」

「データサイエンスの役割に関するGoogleのトップ50のインタビュー質問」

モデルの精度にだまされない方法

多変量ガウス分布による異常検知の基本

デプロイ可能な機械学習パイプラインの構築

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