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「転移学習を探求しましょう…」(Ten’i gakushū o tankyū shimashou…)

転移学習については、多くの定義があります基本的には、事前学習済みモデルの知識を活用して新しい問題を解決することを指します転移学習には数多くの利点があります...

「2024年にデータサイエンティストになるためのトップ10のKaggle機械学習プロジェクト」

「トップ10のKaggle機械学習プロジェクトでマスターデータサイエンスを学び、データサイエンティストになろう」

Machine learning

ファイデムのチーフ・プロダクト・オフィサー、アルパー・テキン-インタビューシリーズ

アルパー・テキンは、FindemというAI人材の獲得と管理プラットフォームの最高製品責任者（CPO）ですFindemのTalent Data Cloudは、最も先進的な人材データに基づいて構築されています市場の動向と同じくらい速く学習し、あなたのチーム全体に対して比類のない人材インテリジェンスを提供します以前は連続起業家として活動し、創業者兼CEOとして活躍していました[…]

データマイニングにおける連想ルールとは何ですか？

イントロダクション石炭採掘からデータマイニングへの人類の進化は、人間の成長と技術の発展に莫大な貢献を持っています。物理的な作業の範囲が変化し、この新しいタイプのマイニングを行うために重さは精神的な努力に移行しました。データマイニングプロセスには、顧客を理解しビジネスの成長に寄与する実用的な貢献がある連想ルールを含む多くの側面があります。正確な要件をお持ちですか？顧客満足度の指数的な向上をもたらすための知識の向上に興味がありますか？大手ブランドと競合するより優れた推薦システムを開発したいと考えていますか？ここでは、データマイニングにおける連想ルールの主要な概念と基本についての簡単な紹介があります。学習目標連想ルールの本質を理解し、データ内の関係を示すif/then文としての役割を把握する。市場バスケット分析、詐欺検出、および推薦システムなどのアプリケーションの特定と差別化を行い、連想ルールの汎用性と実用的な重要性を示す。カーディナリティ、サポート、信頼性、リフトといった要素がデータセット内の関係を予測・評価する際にどのように機能するかに洞察を得る。データマイニングにおける連想ルールとは何ですか？連想ルールは、名前によって定義され、データ間の関係や依存関係を特定するif/then文です。数値データや非数値データに適している特性を持ち、市場バスケット分析などのアプリケーションでよく使用されます。関連性のある情報をリレーショナルデータベースやトランザクションデータベース、他のデータソースから取り込むことができます。連想ルールは、前件（if）と結果（then）の2つの部分から成り立ちます。前件はデータで利用可能な最初の部分であり、結果は前件と組み合わせて利用可能な結果的な部分です。例えば、市場バスケット分析の場合、「顧客がランニングシューズを購入した場合、エナジーバーも購入する可能性が高い」となります。ここで、ランニングシューズが前件、エナジーバーが結果となります。この例は特にフィットネス愛好家の対象をターゲットにしています。連想ルールの利用事例とは何ですか？連想ルールにはさまざまな応用があります。トップ3の連想ルールマイニングの例は以下の通りです: 市場バスケット分析：購入組み合わせの例としては、ヨーグルトとグラノーラの購入がベリーの購入と関連している可能性が高いことが挙げられます。これは購買習慣や要件の分析における連想ルールの重要性を示しています。組み合わせオファーや商品配置の最適化、売上の増加など、実用的な解釈の利用が見られます。詐欺検出：ここでは、購入パターン、場所、頻度などの組み合わせを特定します。これによって不正行為を検知し、同じIPアドレスからの予防措置を取ることができます。推薦システム：これには、ブラウジング履歴や過去の購入から使用パターンを検知し、ユーザーの将来の要件を予測することが含まれます。推薦はそれに基づいて行われます。マーケティングからの利用拡大は、音楽や番組ベースのサービスでも重要です。出典: Dataaspirant 連想ルールはどのように機能しますか？先に説明した連想ルールの予測は、カーディナリティ、サポート、信頼性に基づいて計算されます。カーディナリティは2つのアイテムの関係を指し、オブジェクトの数に比例して増加します。サポートは文の頻度を示し、信頼性はこれらの関係の真実性の頻度を示します。連想ルールの機能を説明するには、組み合わせが発生する理由と状況を規定するルールを特定します。例えば、朝食の健康的で時間のかからないオプションとして、ヨーグルトにグラノーラとベリーを組み合わせることが好ましいとされています。実際の状況では、数字が非現実的になることがよくあります。統計的に独立したアイテムの中で最も購入の組み合わせが少ないものが、実際の使用では非常に高い割合で結合されることがあります。例えば、統計的にはビールとおむつの同時購入は起こりにくいですが、実世界の統計では比較的高いです。この統計の増加をリフトと呼んでいます。関連ルールの効果の測定関連ルールの効果は、主にサポート、信頼度、およびリフトによって測定されます。サポートは頻度を指し、高いサポートはデータセット内の数量の一般的な存在を示します。信頼度は関連ルールの信頼性を測定します。高い信頼度はAとBが比例しており、互いに直接関係が増加していることを示唆します。リフトはアイテムの依存性を比較します。統計的および実用的な数字が同じであるか、前件と後件が同じである場合、リフトは1になり、関連したオブジェクトは独立しています。リフトが1より大きく、前件が後件よりも大きい場合、オブジェクトは互いに依存します。また、リフトが1より小さい場合、後件が前件よりも多い場合、組み合わせは互いに否定的な影響を与えます。出典：データマイニングマップ関連ルールのアルゴリズム…

「クリエイティブな超能力を持つPix2Pixの解放 – 画像の変換」

イントロダクション子供が描く絵を生き生きとしたイメージに変える特別なコンピュータプログラムを想像してみてください。子供たちが描くカラフルで想像力に溢れる絵を、まるで魔法のように本物のようなイメージに変換できるのです！それが「Pix2Pix」と呼ばれるプログラムです。カードのデッキで素晴らしいトリックを披露するマジシャンのように、Pix2Pixは絵に関して素晴らしいことを成し遂げるのです。Pix2Pixはコンピュータが画像を理解し、処理する方法に大きな変化をもたらしました。それによって、作成される画像について細かい制御ができるようになります。まるで画像を作成したり変更したりするための超能力のようです！出典: X.com 学習目標 Pix2Pixが何か、どのように機能し、実際の世界での応用を探求することを学ぶ Pix2Pixを使用して、建物の正面データセットを使用して絵を写真に変換してみる Pix2Pixの動作や問題解決に対する実装の理解と、画像から画像への変換タスクが直面している問題をどのように解決するかの理解本記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。一般対抗ネットワーク（GAN）人工知能の中で最もエキサイティングな最近の発明の一つが、生成的対抗ネットワークまたはGANです。これらの強力なニューラルネットワークは、画像、音楽、テキストなどを含む新しいコンテンツを作成できます。GANは、生成器（コンテンツを作成する）と識別器（作成されたコンテンツを判断する）の2つのニューラルネットワークで構成されています。生成器はコンテンツの作成に責任を持ちます。ランダムなノイズやデータから始め、それを徐々に意味のあるものに洗練させます。例えば、画像生成では、ゼロから画像を作成することができます。ランダムなピクセル値を調整して美しい本物の画像に似せることから始めます。識別器の役割は、生成器が作成したコンテンツを評価することです。コンテンツが本物か偽物かを判断します。より多くのコンテンツを調べ、生成器にフィードバックを提供することで、訓練が進むにつれて識別器はますます向上します。出典: Neptune.ai GANの教育プロセス全体は、対抗トレーニングと呼ばれています。非常に理解しやすいものです。生成器は最初は完全ではないコンテンツを作成します。識別器はコンテンツを評価します。すなわち、本物と偽物を区別しようとします。生成器は識別器からフィードバックを受け取り、より信じられるようにコンテンツを調整します。こうして、前よりも良いコンテンツを提供します。生成器の改善に応じて、識別器は偽物のコンテンツを検出する能力を向上させます。このようにして、対抗トレーニングが続き、GANはますます強力になります。 Pix2Pix 画像の変換と操作の概念は、従来の画像処理技術から始まりました。これには画像のリサイズ、色補正、フィルタリングなどが含まれます。ただし、これらの従来の方法は、画像から画像への変換などのより複雑なタスクには限界がありました。機械学習、特にディープラーニングは、画像変換の分野で革命をもたらしました。最近では、CNNs（畳み込みニューラルネットワーク）は画像処理タスクの自動化に重要な役割を果たしています。しかし、生成的対抗ネットワーク（GANs）の開発は、画像から画像への変換における重要な成果を意味しました。 Pix2Pixは、画像翻訳タスクに使用されるディープラーニングモデルです。Pix2Pixの核となるアイデアは、一つのドメインからの入力画像を他のドメインで対応する出力画像を生成することです。つまり、一つのスタイルから別のスタイルへの画像変換を行います。このアプローチは条件付きGANと呼ばれます。Pix2Pixは、入力画像が生成器を条件付ける条件付き形式のGANアーキテクチャを活用しています。条件に基づいて出力が生成されます。出典: Phillipi 条件付き生成敵対ネットワーク（CGAN）は、生成された画像に対して正確な制御を可能にするGANフレームワークの高度なバージョンであり、特定のカテゴリの画像を生成することができます。Pix2Pix GANは、別の与えられた画像の存在に依存する画像の生成プロセスを持つCGANの一例です。画像では、pix2pixが作成した驚異を見ることができます。私はラベルからストリートシーン、ラベルからファサード、白黒からカラー、空中写真から実地図、昼の写真から夜景、エッジに基づいた写真などを作成できます。画像から画像への変換の課題画像から画像への変換は、特に目標が一つのドメインから別のドメインの画像に変換することで、内容と構造を慎重に保持する場合には、困難なコンピュータビジョンのタスクです。画像から画像への変換の課題は、入力と出力のドメイン間の複雑な関係を捉えることにあります。この問題への画期的な解決策の一つはPix2Pixです。…

「生成モデルを活用して半教師あり学習を強化する」

はじめに機械学習のダイナミックな世界では、限られたラベル付きデータのフルポテンシャルを引き出すという一つの課題が常に存在します。それに対応するために、半教師あり学習という領域が存在します。この半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせるという独創的なアプローチです。本記事では、変分オートエンコーダ（VAEs）や生成対抗ネットワーク（GANs）といった生成モデルを活用するという、ゲームチェンジングな戦略を探求します。魅力的な旅の終わりには、これらの生成モデルが半教師あり学習アルゴリズムの性能を劇的に向上させる方法を理解していただけるでしょう。まるでドキドキするストーリーの巧妙な展開のように、これらの生成モデルが半教師あり学習に深い影響を与えることに驚かされることでしょう。出典: researchgate.net 学習目標まず、半教師あり学習について探求し、なぜそれが重要であり、実際の機械学習シナリオでどのように使用されるのかを理解します。次に、VAEsやGANsといった魅力的な生成モデルの世界に入ります。これらのモデルが半教師あり学習をどのように強化するのかを見ていきます。実践的な側面についてご案内します。データの準備からモデルの訓練まで、これらの生成モデルを実世界の機械学習プロジェクトに統合する方法を学びます。モデルの一般化やコスト削減といったメリットを強調します。さらに、このアプローチが異なる分野にどのように適用されるかを紹介します。すべての旅には課題がありますが、それらを乗り越えていきます。また、生成モデルを半教師あり学習に責任を持って使用するために重要な倫理的考慮事項についても見ていきます。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。半教師あり学習への入門機械学習の広大な領域において、ラベル付きデータの取得は困難な場合があります。データの注釈付けには時間とコストがかかることが多く、教師あり学習のスケーラビリティを制限する可能性があります。そこで登場するのが半教師あり学習です。このアプローチは、ラベル付きデータとラベルなしデータの領域とをつなぐ知恵です。ラベル付きデータは非常に重要ですが、未ラベルのデータの広大なプールはしばしば眠っており、活用されることを待っています。例えば、画像中のさまざまな動物をコンピュータに認識させるという課題が与えられたとしましょう。しかし、それぞれの動物にラベルを付けることは困難な作業です。ここで半教師あり学習が登場します。小さなバッチのラベル付き画像と大量のラベルなし画像を組み合わせて機械学習モデルの訓練に使用することを提案します。このアプローチにより、モデルは未ラベルデータの潜在能力にアクセスし、パフォーマンスと適応性を向上させることができます。まるで情報の銀河系を航海する際の少数の導きの星のようなものです。出典: festinais.medium.com 半教師あり学習を通じて、その重要性、基本原理、そして革新的な戦略を探求し、特にVAEsやGANsなどの生成モデルがその能力をいかに高めるかに焦点を当てます。生成モデルと手を取り合って、半教師あり学習の力を解き放ちましょう。生成モデル：半教師あり学習の強化魅力的な機械学習の世界において、生成モデルは半教師あり学習に新たな息吹を与える本当のゲームチェンジャーとして登場します。これらのモデルは、データの複雑さを理解するだけでなく、それを学んだ内容と鏡像する新しいデータを生成するというユニークな才能を持っています。この領域で最も優れたパフォーマンスを示すのは、変分オートエンコーダ（VAEs）と生成対抗ネットワーク（GANs）です。これらの生成モデルが半教師あり学習の限界を押し広げる触媒となる方法を探求する旅に出かけましょう。 VAEsはデータ分布の本質を捉えることに優れています。これは、入力データを隠れた空間にマッピングし、それを念入りに再構築することで実現されます。この能力は、半教師あり学習において意味のある簡潔なデータ表現をモデルに抽出するために大きな役割を果たします。これらの表現は、豊富なラベル付きデータの必要性を排除することなく、限られたラベル付き例に直面しても改善された一般化の鍵となります。一方、GANsは魅力的な対抗的なダンスを演じます。ここでは、生成器が実データと区別できないデータを作り出すことを目指し、識別器が厳しい批評家の役割を果たします。このダイナミックなデュエットにより、データの拡張が行われ、完全に新しいデータの生成への道が開かれます。VAEsとGANsがスポットライトを浴びるのは、この魅力的なパフォーマンスを通じて、半教師あり学習の新たな時代を切り拓くからです。実践的な実装手順理論的な側面を探求した後は、袖をまくってジェネレーティブモデルを用いた半教師あり学習の実践的な実装に入りましょう。ここで魔法が起こります。アイデアを現実の解決策に変える場所です。以下は、このシナジーを実現するために必要な手順です：出典：google-cloud.com ステップ1：データの準備…

「高度な生成型AIの探求 | 条件付きVAEs」

はじめにこの記事へようこそ。ここでは、生成AIのエキサイティングな世界を探求します。主にConditional Variational AutoencodersまたはCVAEsに焦点を当てます。これらは、Variational Autoencoders（VAEs）の強みと特定の指示に従う能力を組み合わせた、次のレベルのAIアートです。イメージの作成に対して微調整された制御を提供します。この記事では、CVAEsについて詳しく掘り下げ、どのように、そしてなぜさまざまな現実世界のシナリオで使用できるのかを見ていきます。さらに、そのポテンシャルを示すいくつかの易しく理解できるコード例も提供します。ソース：IBM この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 Variational Autoencoders（VAEs）の理解 CVAEsに深入りする前に、VAEsの基礎に焦点を当てましょう。VAEsは、エンコーダーネットワークとデコーダーネットワークを組み合わせたタイプの生成モデルです。これらはデータの基本的な構造を学習し、新しいサンプルを生成するために使用されます。簡単な例を使ってVariational Autoencoders（VAEs）を説明しましょう。オフィスでみんなのコーヒーの好みを表現したいと思ってみてください：エンコーダー：各人が自分のコーヒーの選択（ブラック、ラテ、カプチーノ）をいくつかの言葉（例：しっかり、クリーミー、マイルド）でまとめます。バリエーション：同じ選択肢（例：ラテ）でも、ミルク、甘さなどにバリエーションがあることを理解します。潜在空間：コーヒーの好みが変化する柔軟な空間を作り出します。デコーダー：これらのまとめを使用して、同僚のためにコーヒーを作りますが、微妙なバリエーションを持ち、彼らの好みを尊重します。生成力：個々の好みに合った新しいコーヒースタイルを作成することができますが、完全なレプリカではありません。 VAEsは同様に機能し、データの核とバリエーションを学習し、わずかな違いを持つ新しい類似データを生成します。以下は、PythonとTensorFlow/Kerasを使用した簡単なVariational Autoencoder（VAE）の実装です。この例では、シンプルさのためにMNISTデータセットを使用していますが、他のデータタイプに適応させることもできます。 import tensorflow as…

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「機械学習を使ってイタリアのファンタジーフットボールで勝利した方法」

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