機械学習 入門

AI、または人工知能、とは何でしょうか？ まず基本的な定義から始めてみましょう。人工知能（Artificial Intelligence）は、人間の知性を模倣し、学習・問題解決・認識などのタスクを自動化する技術のことを指します。簡単に言えば、機械が人間のように考え、行動できるようにする技術です。 AIの基本的な分野は主に二つあります。一つは「弱いAI」または「狭義のAI」で、特定のタスク（例えば、チェスのプレイや天候の予報など）に特化したAIです。もう一つは「強いAI」または「広義のAI」で、人間の知性全般を模倣するもので、あらゆるタスクを人間と同じようにこなすことができるAIを指します。現在…

無料で使えるデータマイニングツール一覧 RapidMiner www.rapidminer.jp データマイニング、機械学習、ビジュアルアナリティクスなど、様々なタスクに対応したオープンソースのツールです。ユーザーインターフェイスが直感的であり、機械学習やデータマイニングに関する知識がなくても使いやすいです。 KNIME knime-infocom.jp オープンソースのツールであり、データマイニング、機械学習、ビジュアルアナリティクスなどのタスクに対応しています。ユーザーインターフェイスが直感的であり、複雑なデータ処理パイプラインを簡単に構築できます。 Weka weka-jp.info オ…

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ここ数年、AIの技術が急速に発展しているため、今知っておいた方が良いAIサービスは数多くあります。以下に、その中でも注目される10個のAIサービスを紹介します。 OpenAI openai.com 自然言語処理や機械学習に特化したAIプラットフォーム TensorFlowwww.tensorflow.orgGoogleが開発した機械学習ライブラリ IBM Watson www.ibm.com 自然言語処理、画像認識、音声認識などを含むAIプラットフォーム Amazon Rekognition aws.amazon.com 画像とビデオの分析を行うAIサービス Microsoft Azure C…

こんにちは！ nakamura（@naka957）です。 今回はクラスタリングをご説明します。クラスタリングは教師なし学習に代表される手法の1つで、正解情報なしでデータ間の類似性を推定し、グループ化する手法です。DATA Campusでは、これまでに教師なし学習の概要とその手法の1つの主成分分析について解説しています。そちらも是非参考にしてみてください。 ■機械学習における教師なし学習の理解を深める ■教師なし学習の実践 主成分分析で高次元データを可視化する 本記事では、最初にクラスタリングの概念と主要な手法であるk-means法について説明します。次に、実装例の紹介に加え、同じ教師なし学習で…

AI Practitionerを受験した前回に引き続き、今回は Machine Learning Engineer Associateの試験を受けてきました。 aws.amazon.com 前回同様ざっくり感想です。 体感難易度はMachine Learning Specialty (MLS)と同程度。 MLSと同様にAWSに限らない機械学習に関する問題もちょいちょい出る。 生成AIやBedrockに関する問題は正直少ない（体感10%以下）。AI Practitionerとは異なりSageMaker ファミリーを中心として、機械学習に関するデータ処理や実行基盤の管理などのエンジニアリング力（い…

AIアプリ開発をUdemyで勉強してましたが、 Pythonの文法が分からないと、言われるがままなので、 先週から、Google Colabで、Pythonの勉強しなおしてます。 見まねですが、過去一、コードを書いてます。【永久保存版】Python入門完全攻略 https://youtu.be/W1cnEb8LwVU?si=vTE4I5xaL8hch75B【永久保存版】データサイエンス入門完全攻略 https://youtu.be/Wb2uLMOsZsg?si=bQ80UOFxuyyQa-2p【機械学習】機械学習入門 / k最近傍法 | 機械学習の手順と基本的なアルゴリズム https://y…

１．はじめに 近年、AI（人工知能）は私たちの生活や仕事の中で急速に存在感を増しています。 スマートフォンの音声アシスタントから、オンラインショッピングのレコメンデーションシステムまで、AIは私たちの周りに溶け込んでいます。 この技術の進化は、私たちがこれまで想像もできなかった新しいビジネスチャンスを生み出しています。 特に、副業としてのAI活用は、今までとは違った可能性を秘めています。 「50代だからこそAIを活用すべき理由」 多くの人がAIを若い世代のための技術と考えがちですが、実は50代だからこそAIを活用するべきです。 50代は、経験と知識が豊富な年代です。 その経験を活かし、AI技術…

歴史的データクエリの活用 モデルのパフォーマンスとビジネス成果の向上 セキュリティとガバナンスの向上 モデルトレーニングとデプロイメント：実用的アプローチ モデルトレーニングプロセス ステップ 1: モデル構築 ステップ 2: 実験とトレーニング MLOpsスタックとモデル提供 結論 本日は「Databricks Mosaic AIによる実践的機械学習入門」にご参加いただき、ありがとうございます。約18ヶ月の中断を経て、プロフェッショナルな風景に大きな影響を与えてきたトピックに再び取り組むことは興奮を覚えるものです。 このセッションでは、DatabricksでAIと機械学習の製品管理を担当する…

機械学習は、現代のテクノロジー分野において非常に重要な役割を果たしています。機械学習エンジニアは、データからパターンを抽出し、予測モデルを構築することで、ビジネスや科学のさまざまな問題を解決するのに役立ちます。以下では、機械学習エンジニアとしてのキャリアパスと必要なスキルについて説明します。 moun45.hatenablog.com 1. キャリアパス ■初級機械学習エンジニア: ・機械学習の基礎知識を習得し、Pythonなどのプログラミング言語を使ってモデルを実装できる能力を身につけます。 ・学習データの前処理、モデルのトレーニング、評価などの基本的なタスクを実行できるようになります。 ■…

GAN（Generative Adversarial Network）は、深層学習の一種であり、生成モデルを学習するためのフレームワークです。GANは、2つのニューラルネットワークを競わせることで学習します。1つは生成器（Generator）、もう1つは識別器（Discriminator）です。以下では、GANの基本原理とその応用について説明します。 moun45.hatenablog.com 1. GANの基本原理 生成器 (Generator): ・生成器は、ランダムノイズや潜在的な表現からデータを生成します。初期段階ではランダムなノイズから生成されたデータはノイズに近いものですが、学習の…

2024年5月にG7で人工知能（AI）の国際ルールづくりの合意が表明された 「AIは人類全体に影響を及ぼす革新的な技術であり、多くの国が共通の認識を持つことが重要だ」 それは、その通りであろう。 では、具体的に何をすればいいか。とくにAIを業務に用いる企業が何を考えるべきかが問題になろう。その一つのガイドが、「ISO/IEC 42001」である。 「Information technology — Artificial intelligence — Management system」 つまり、ITシステムとしてのAIのマネジメントシステムを規定した国際標準である。 2023年12月に初版がリ…

Pythonで始める機械学習：ライブラリとツールの紹介 はじめに 機械学習は、データからパターンを学び、予測や意思決定を行う技術です。Pythonは、そのシンプルさと豊富なライブラリのため、機械学習の分野で非常に人気があります。この記事では、Pythonで機械学習を始めるための主要なライブラリとツールを紹介します。 moun45.hatenablog.com 1. NumPy 概要 NumPyは、数値計算を効率的に行うためのライブラリです。多次元配列オブジェクトであるndarrayや、高速な数値演算をサポートします。 主な機能 多次元配列（ndarray）のサポート 高速な数値演算（線形代数、…

4年弱書いてきたブログですが、今回で定期投稿は終了します。 これまでの記事を振り返ってみたいと思います。 最初の1年は週1本、以降は2週に1本、合計127本書いたようです。 書評やイベント参加の記事などもありましたが、多くは開発のログでした。 TODOリスト 最初の開発はTODOリストでした。 yushi-dev.hatenablog.com 技術スタックはVue3, TypeScript, Go言語, Bulmaで、どれも業務・プライベート含め初めての利用でした。 Vue2は経験があったものの、Vue3のComposition APIは初めてで苦戦しました。 しかしなんと言っても初めてのGo…

新年度が始まり間もなく一か月、新社会人のみなさんは新しい環境に慣れてきた頃でしょうか。中には会社や仕事に不満を感じ始めている方もいらっしゃるでしょう。最近は報道やネットニュースで「配属ガチャ」といったワードが話題になることがあります。最初の配属や転勤などが希望とはかけ離れていたことで、早期に転職を考える人も少なくないようです。一方で、ITエンジニア職として就職・転職をすると基本的には開発チームの所属となり、職種や配属が大きく変わるようなことはありません。また「リモートワークOK」など、働き方の自由度が高い企業も多くあります。そこで今回は、これからエンジニアとしての転職を考えている人や、キャリア…

記事の内容 この記事ではおすすめ本を紹介します。 テーマは、人工知能や認知科学です。 読み物的な入門書から理論系の本まで、できるだけ幅広く紹介したいです。 色々なテーマの本を読んでいますが、人工知能は理論的にも、実社会的にも、とても面白い話題ですよね。今後も目が離せません。そして、その背景にある認知科学も、話題が豊富で刺激的です。 それでは、目次をどうぞ。 記事の内容 人工知能と認知科学について 認知科学 心と脳 認知科学入門 安西祐一郎 教養としての認知科学 鈴木宏昭 類似と思考 鈴木宏昭 人間の解剖はサルの解剖のための鍵である 認知科学への招待 大津由紀夫 コミュニケーションの認知科学1 …

先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼ…