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「生データから洗練されたデータへ：データの前処理を通じた旅 – パート1」

私たちの機械学習のタスクに必要なデータは、時々Scikit-Learnや他の機械学習ライブラリでコーディングするための適切な形式ではありませんその結果、データを処理する必要があります...

「2023年のトップAIポッドキャスト」

「私たちのトップAIポッドキャストリストでは、AIの最新のトレンドや影響についての深い洞察と魅力的な話を提供しています詳細はこちらでご確認ください！」

「2023年のトップ40の生成AIツール」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、以前のモデルよりもより創造的で正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなどの処理もできるマルチモーダルの機能も持っています。コードインタプリタの導入により、GPT-4は自身のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって動作し、正確な回答を提供するためにウェブを検索します。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotはコードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を行うAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIが開発したテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere GenerateはAIの潜在能力を活用してビジネスの運営を向上させるものです。メール、ランディングページ、製品説明などの個別化されたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発された競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを書くことができるツールです。 Adobe Firefly…

Scikit-Learnのパイプラインを使用して、機械学習モデルのトレーニングと予測を自動化する

Scikit-Learnのパイプラインは、機械学習のライフサイクル（主にデータの前処理、モデルの作成、テストデータでの予測）で複数の操作をつなぐために使用されますこれにより、時間と労力を節約することができます...

「Scikit-Learnクラスを使用したカスタムトランスフォーマを作成するためのシンプルなアプローチ」

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

「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...

クロスバリデーションの助けを借りて、あなたの機械学習モデルに自信を持ちましょう

「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…」

直感的にR2と調整済みR2のメトリックを探索する

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...

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