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K-平均クラスタリングのためのワンストップショップ

K-Meansクラスタリングは、非監視学習アルゴリズムであり、私たちが似たようなデータポイントをクラスターにまとめるのを助けますこれらのクラスターは、

「機械学習入門：その多様な形式を探索する」

最近、機械学習はどこにでもありますねもしもあなたがここにいるなら、機械学習が一体何なのかに興味を持ったのかもしれませんね！では、簡単に説明させていただきましょう機械学習とは、高度なレベルで言えば...

導入機械学習は現在高度に発展している技術の分野です。この技術により、コンピュータシステムは技術的なプログラミングなしで学習し、意思決定を行うことができます。機械学習には、パターンの認識、データ分析、時間とともに性能を向上させるなど、さまざまな応用があります。このオンライン機械学習の学習方法ガイドでは、最も優れたオンライン機械学習コースを紹介し、適切なコースを選ぶお手伝いをします。機械学習とは何ですか？機械学習は、人間が問題を解決し意思決定する方法と同様に、データとアルゴリズムを使用して人工知能の領域を利用します。時間とともにその効率を高めます。機械学習の種類には以下のものがあります。教師あり学習: このタイプの機械学習はデータに依存し、システムが学習するためのアルゴリズムを提供します。ユーザーが提供する出力結果は、ラベル付きのデータセットであり、その他のデータは入力フィーチャーとして使用されます。例えば、ソフトウェアの失敗の統計と原因を理解したいとします。その場合、失敗した10のソフトウェアとその原因を説明と共に、成功した10のソフトウェアとその理由のデータを機械に与えます。ラベル付きデータは、探しているデータをシステムに理解させます。教師なし学習: 教師なし学習は、ラベル付きのデータセットやデータに依存しません。このタイプの機械学習は予測モデルを作成するのに役立ちます。教師なし学習で最もよく使用されるモデルには以下があります：隠れマルコフモデル k-means 階層的クラスタリングガウス混合モデル強化学習: 強化学習は人間の知識に似ています。このモデルは環境との相互作用に依存し、正のフィードバックまたは否定的なフィードバックを得ることにより進化します。試行錯誤の方法を使用します。なぜオンラインで機械学習を学ぶのですか？オンラインで機械学習を学ぶことで、最高の機械学習プログラムを通して柔軟な学習の機会を体験することができます。オンラインで専門スキルを学ぶことには、次のような多くの利点があります：アクセスの容易さ: コースプロバイダーが提供する大量の情報とデータにいつでもどこでもアクセスできます。柔軟性: 学習時間やペースを調整することができます。最高の機械学習コースでは、特定の時間枠内での学習に拘束される必要がありません。費用効果の高さ: オンラインの機械学習コースは、インフラ、メンテナンス、サービスに関連するコストを含めて、比較的手頃な価格で提供されます。産業関連のコンテンツ: オンライン学習では、産業のトレンドに関連したコンテンツが提供されます。このような学習は、技術の世界のトレンドに追いつくことができます。…

クラスの不均衡：アンダーサンプリング技術の探求

以前にクラスの不均衡の影響とその原因を正式に説明し、またランダムオーバーサンプリング、ROSEなどのいくつかのオーバーサンプリング技術を説明しました...

このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

「Pythonにおける顧客セグメント分析：実践的なアプローチ」

「顧客基盤をより良く理解したいと思っていますか？ RFM分析とK-MeansクラスタリングをPythonで活用して、顧客セグメンテーションを実施する方法を学んでください」

Machine learning

HNSW（Hierarchical Navigable Small World）への序章

イントロダクション AIの革新は驚異的なスピードで進んでいます。その革新のひとつがベクトル検索エンジンです。では、これらの検索エンジンとは何でしょうか？簡単に言えば、大規模な言語モデル(LLM)を訓練するためのもので、大量のデータセットを徹底的に調査し、関連する情報を選び出します。さて、このインデックス付けは、ベクトルデータベース内でさまざまな方法で行われますが、その中でも階層的ナビゲーション可能な小世界(HNSW)はパフォーマンスと拡張性に優れています。主要なベクトルストアはすべて、HNSWをインデックスメソッドとして提供しています。HNSWは高速で効率的、堅牢かつ信頼性があります。今回の記事では、HNSWの内部機能を解説し、なぜそれほど速いのかについて学びます。学習目標埋め込みとベクトルデータベースの理解。ベクトルデータベースにおけるインデックスの異なる方法について知る。 HNSWとは何か、その仕組みを学ぶ。 HNSWlib、ヘッダのみのHNSW実装を理解する。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。埋め込みとは何ですか？埋め込みとは、データ（テキスト、画像）のベクトル表現です。意味的に関連するデータはベクトル空間で近接しており、異なるデータは離れています。言い換えれば、Messiやサッカーの埋め込みは埋め込み空間で近くに位置し、サッカーやJoe Bidenの埋め込みは埋め込み空間で遠くに位置しています。ベクトルの長さは数百から数千以上に及ぶことがあります。そのため、格納、クエリ、検索が困難です。しかし、リトリーバル強化生成（RAG）ベースのアプリケーションでは、データの埋め込みの高速な検索とクエリが必要です。ここでベクトルデータベースが登場します。ベクトルデータベースとは何ですか？従来のデータベースが構造化および非構造化データを格納することを目指しているのと同様に、ベクトルデータベースは高次元ベクトルの埋め込みを格納し、検索およびクエリを行います。ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、埋め込みと関連データを操作できるようにします。ベクトルデータベースは基本的には従来のデータベースとは異なりません。ベクトルデータベースはシリアライズされた埋め込みを格納するために従来のデータベースを使用します。例えば、Chromaはメモリ内ストレージとしてSQLiteを使用し、Pgvectorは埋め込みと関連するメタデータを格納するためにPostgresデータベースを使用します。従来のデータベースとベクトルデータベースの違いは、基礎となるインデックスアルゴリズムです。ベクトルデータベースでのインデックス作成インデックス作成とは、最も近い近傍ベクトルの効率的なクエリを提供するために、高次元ベクトルを組織化するプロセスを指します。これは任意のベクトルデータベースの構築において最も重要な部分です。これらのインデックスは高次元埋め込みの高速かつ効率的なクエリを可能にします。ベクトルインデックスを作成するためには、次のような複数のインデックス作成方法があります。線形検索アルゴリズム（フラットインデックス）：これは線形検索アルゴリズムであり、データベースに格納されているすべてのベクトルとクエリベクトルを比較します。これは最も単純な方法であり、小規模なデータセットではうまく動作します。クラスタベースアルゴリズム（IVF）：反転ファイルはクラスタベースのインデックス技術です。k-meansクラスタリングを使用してすべてのベクトルをクラスタ化します。クエリベクトルが提供されると、クエリベクトルと各クラスタの重心の距離を計算します。そして、クエリベクトルに最も近い重心を持つクラスタで最近傍ベクトルを検索します。これにより、クエリ時間が大幅に短縮されます。量子化（スカラーおよびプロダクト量子化）：量子化技術は、大規模な埋め込みのメモリフットプリントを削減するために、精度を低下させる方法です。グラフベース（HNSW）：最も一般的なインデックス作成方法です。階層的なグラフアーキテクチャを使用してベクトルをインデックスします。そして、これについても探索します。…