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予測の作成：Pythonにおける線形回帰の初心者ガイド

最も人気のある機械学習アルゴリズムである線形回帰について、その数学的直感とPythonによる実装をすべて学びましょう

Machine learning

労働統計局（BLS）によると、データアナリストを含む研究アナリストの雇用は、2021年から2031年までに23％増加すると予想されています。データ分析のキャリアが著しく成長することは、有望な候補者にとっても重要な展望を示しています。それは一般に提供されるサービスや製品に深い影響を与えます。データアナリストとして、コンピュータサイエンス、統計学、数学の技術的な知識と問題解決能力および分析能力を持つ必要があります。この分野は、最先端のテクノロジーを使用する機会が豊富であり、個人的および職業的な成長のための機会を提供します。しかし、この興味深いキャリアパスには、どのような期待が置かれているのでしょうか。企業にデータ分析サービスを提供する理想的な候補者に課せられる期待について探ってみましょう。データアナリストとは何ですか？データ分析とは、ビジネスの利益に活用するために、データから情報を得ることまたは分析することを指します。この仕事の役割と責任には、以下が含まれます。分析のためのデータ収集。これには、さまざまな方法を通じてさまざまなタイプのデータを発見または収集することが含まれます。例としては、調査、投票、アンケート、およびウェブサイトの訪問者特性の追跡が挙げられます。必要に応じて、データセットを購入することもできます。プログラミング言語を使用して、前のステップで生成されたデータ、つまり生データをクリーニングすることが必要です。名前は、処理が必要な外れ値、エラー、重複などの不要な情報の存在を示しています。クリーニングプロセスは、データの品質を向上させて利用可能にすることを目的としています。データは、今後モデル化する必要があります。これには、データに構造と表現を与えて整理することが含まれます。また、データの分類およびその他の関連プロセスを行うことも必要です。したがって、形成されたデータは複数の目的に役立ちます。使用法は問題文によって異なり、解釈方法も問題文によって異なります。データの解釈は主に、データ内のトレンドやパターンを見つけることに関係しています。データのプレゼンテーションも同様に重要なタスクであり、情報が意図した通りに閲覧者や関係者に届くようにすることが最も重要な要件です。これには、プレゼンテーションおよびコミュニケーションスキルが必要です。データアナリストは、グラフやチャートを使用し、報告書の作成や情報のプレゼンテーションを行うことがあります。データアナリストになる理由データアナリストになるためには、複数の理由があります。以下は、最も重要な5つの理由です。高い需要: データの生成が増加したことにより、未処理のデータが大量に存在しています。それには、企業が活用できる多くの秘密が含まれます。このタスクを実行できる個人の要件は急速に増加しており、標準的な要件は年間3000ポジションです。ダイナミックなフィールド: データアナリストの仕事は、課題に対処し、問題を解決することに喜びを感じる場合、多くのものを提供します。毎日興味深く、新しい課題があり、分析思考とブレストストーミングが必要な場所です。また、旅の中で多くを学ぶこともでき、自己改善に貢献します。高い報酬: データアナリストのポジションの報酬は高く、キャリアを追求する価値があります。給与の増加は、業界によって異なり、一部の分野ではボーナスを含む高い収入が約束されています。普遍性: データアナリストの要件は、特定の分野に限定されるものではありません。すべての業界が多くのデータを生成し、情報に基づく論理的な意思決定が必要です。したがって、背景や興味に関係なく、すべての専門分野に開かれています。キャリアの選択をリード: 熟練したデータアナリストは、ポジションと会社に価値をもたらすことができます。成長、昇進、追加の福利厚生の可能性はどこでも開かれています。グループをリードしたり、教えたり、競争したり、ワークフォースの文化を形成することができるように、キャリアの選択をリードすることができます。需要と将来の仕事のトレンド現在、データアナリストの需要は高く、良い報酬が期待できます。現在のデータ生成の速度に基づいて、将来的には需要がさらに高まると予想されています。新しいテクノロジーの生成とデータ収集の容易化により、将来的には才能に新しい機会が提供されるでしょう。将来のデータアナリストの予想される新しいジョブロールには、以下が含まれます。 AIの機能性と適合性を説明する。新しく開発された機能の品質分析。ビジネスオペレーションとデータ処理のリアルタイム分析の組み合わせに取り組む。これにより、戦略に基づいた計画に向けて導かれます。…

PyTorchを使った転移学習の実践ガイド

この記事では、転移学習と呼ばれる技術を使用して、カスタム分類タスクに事前学習済みモデルを適応する方法を学びますPyTorchを使用した画像分類タスクで、Vgg16、ResNet50、およびResNet152の3つの事前学習済みモデルで転移学習を比較します

Machine learning

Covid-19の多様な変異株に対応する多目的ワクチンの作成

機械学習の助けを得て、科学者たちは、すべてのSARS-CoV-2株に対して有効なワクチンを開発するために取り組んでいます

バードの未来展望：よりグローバルで、よりビジュアル的で、より統合されたもの

「Bardのウェイトリストを終了し、より多くの地域をサポートするようになり、画像を導入し、パートナーアプリと連携することができるようになりました」

AI

「尤度」と「確率」の違いは何ですか？」

尤度（Likelihood）と確率（Probability）は、データサイエンスやビジネス分野でよく使われる相互関連する用語であり、定義や用法が異なり、しばしば混同されます。この記事は、それぞれの分野での理解と応用のために、確率の定義、用法、誤解を明確にすることを目的としています。尤度とは何ですか？ A. 尤度の定義と統計的推論における役割尤度は、モデルや仮説が観測データに適合する度合いを示す量的評価または測定として定義することができます。また、特定のパラメータセットで所望の結果またはデータ収集を見つける確率として解釈することもできます。統計的推論において基本的な役割を果たし、尤度の究極の目的は、データの特性に関する結論を出すことです。同じことを達成するための役割は、パラメータ推定を通じて見ることができます。パラメータ推定には、最尤推定法（MLE）を利用してパラメータ推定を行います。仮説検定では、尤度比を使用して帰無仮説を評価します。同様に、モデル選択とチェックには尤度が貢献します。研究者は、モデル選択の測定として、ベイズ情報量規準（BIC）と赤池情報量規準（AIC）を一般的に使用します。尤度ベースの方法は、パラメータを推定するための信頼区間の構築に重要な役割を果たします。 B. 尤度関数を用いた尤度の計算尤度関数は、データ分布を特定するのに役立つ数式表現です。関数は、尤度（|x）と表記され、|は所望のモデルのパラメータを表し、Xは観測されたデータを表します。例を挙げて説明しましょう。たとえば、色つきのビー玉の入った袋があるとします。赤いビー玉を取り出す確率を予測したいとします。ランダムに引くことから始め、色を記録し、次に上記の式を使用して尤度を計算します。赤いビー玉を引く確率を表すパラメータを計算または推定します。先に述べたように、尤度関数を表すことにします。尤度関数は、特定の値に対して観測されたデータxを観察する確率を示すものです。独立かつ同一に分布すると仮定すると、尤度関数は次のようになります。 L(|x)=k(1-)(n-k)、ここでnは引き出す回数、kは観測されたデータ中の赤いビー玉の数です。5回引いた場合、赤、赤、青、赤、青の順であったと仮定します。 L(0.5|x)=0.53(1-0.5)(5-3) L(0.5|x)=0.530.52 L(0.5|x)=0.015625 したがって、= 0.5の場合、上記の玉を上記の順序で観察する尤度は0.015625です。 C. 尤度の特定の仮説やモデルに適合する度合いを示す測定としての解釈上記の式で値を保持する場合、値の範囲は状況に応じて異なります。しかし、高い尤度値は、良好な結果と観測値と計算値の間の高い関連性を示します。 D. 尤度の概念を説明する例コイントスの例を取り上げましょう。あなたは10回ほど公平なコインを投げます。今、コインの公平性または偏りを評価する必要があります。パラメータを設定する必要があります。8つの表と2つの裏は、コインが公平であることを示しています。高い尤度は、公平なコインを表し、公平性の仮説をさらに支持します。ガウス分布の例を取ると、同じ分布に従う100個の測定データセットがあるとします。分布の平均値と標準偏差を知りたいとします。パラメータに基づいて異なる組み合わせが設定され、高い確率推定は、最良のガウス分布の最大尤度を示します。…

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