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データの前処理はデータサイエンスのライフサイクルで最も重要なステップの一つです非常に人気のある機械学習ライブラリであるScikit-Learnは、私たちをサポートするための多くの定義済みのトランスフォーマーを持っています

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...

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...

「訓練された機械学習モデルを訓練データ自体で評価することは基本的に間違っていますもし評価が行われれば、モデルは訓練中に学習した値のみを返しますこの評価は...」

「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…」

R2は、回帰型の機械学習タスクの評価メトリックとして広く使用されていますそれは、目的の特徴量（従属特徴量）の分散のどれくらいが機械によって説明されるかを見つけ出します...

「前回の記事では、ChromaDBのようなベクトルデータベースを使って情報を保存し、Hugging FaceのLarge Language Modelsへのクエリにパワフルなプロンプトを作成する方法を説明しました…」

健康意識が最前線にあり、バランスの取れたライフスタイルの追求が普遍的な願望となっている時代において、栄養は間違いなく中心的な要素となっていますしかし、...

「過去5年間、複数の企業と協力し、彼らがAIソリューションを展開するのを支援してきましたその過程で、いくつかの共通のパターンを目撃し、それらを皆さんと共有することにしましたこのブログ投稿では、私たちは...」

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

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