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個人エンジニアの小休止メモブログ•18日前

scikit-learn 第14章「External Resources, Videos and Talks（外部リソース：動画、トーク）」の概要

scikit-learnのユーザーガイド第14章「External Resources, Videos and Talks（外部リソース：動画、トーク）」について説明いたします。 scikit-learn.org 第14章「External Resources, Videos and Talks（外部リソース：動画、トーク）」この章は、テキストベースのドキュメントを補完し、学習を加速させるための「質の高い教材リスト」としての役割を持ち、動画や実践的なコースを通じて「生きた知識」を身につけるためのリソース集です。 14.1. scikit-learn MOOC (The scikit-l…

#機械学習#scikit-learn

ネットで話題

471ブックマーク pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm

sucrose.hatenablog.com

250ブックマーク機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の...

blog.parosky.net

188ブックマーク scikit-learn: machine learning in Python Simple and efficient tools for predictive data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license

scikit-learn.org

184ブックマーク scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita

qiita.com

138ブックマーク Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録

aidiary.hatenablog.com

131ブックマーク【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた - Qiita

qiita.com

88ブックマーク scikit-learnとgensimでニュース記事を分類する - Qiita

qiita.com

86ブックマーク scikit-learnでよく利用する関数の紹介

techblog.yahoo.co.jp

84ブックマーク定番のPython機械学習ライブラリ「scikit-learn」ではじめての学習モデル作成から改善まで (1/3)：CodeZine（コードジン）

codezine.jp

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個人エンジニアの小休止メモブログ•19日前

scikit-learn 13章：Choosing the right estimator（適切な推定器の選択）の概要

scikit-learnのユーザーガイド 13章：Choosing the right estimator（適切な推定器の選択）において、特に「機械学習マップ」について説明いたします。 scikit-learn.org 13章：Choosing the right estimator（適切な推定器の選択）「機械学習マップ」(ml_map.svg) は、データの種類や目的（タスク）に応じて、scikit-learnが提供する膨大なアルゴリズムの中からどれを試すべきかをフローチャート形式で示した図です。図の読み解き方と進め方チャートは中心の「START」から始まり、以下の4つの主要領域（…

#機械学習#scikit-learn

個人エンジニアの小休止メモブログ•20日前

scikit-learn 12.1. Array API support（配列APIのサポート）の概要

scikit-learnのユーザーガイド 12.1. Array API support（配列APIのサポート）において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 現時点では実験的（experimental）な機能ですが、scikit-learnがNumPyの制約を離れ、GPUや分散計算の世界へ足を踏み入れるための最重要ステップです。 12.1. Array API support（配列APIのサポート）現時点では実験的（experimental）な機能ですが、scikit-learnがNumPyの制約を離れ、GPUや分散計算の世界へ…

#機械学習#scikit-learn

個人エンジニアの小休止メモブログ•21日前

scikit-learn 第12章「Dispatching（ディスパッチング）」の概要

scikit-learnのユーザーガイド第12章「Dispatching（ディスパッチング）」において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 第12章：Dispatching（ディスパッチング） Dispatching（ディスパッチング）とは、一言でいうと「適切な処理の送り先（エンジン）を、状況に合わせて自動で振り分ける仕組み」です。 scikit-learnのアルゴリズムを、標準のNumPy配列以外のデータ構造（GPU配列や分散配列など）に対して効率的に実行するための高度な仕組みを扱っています。標準のCPU計算を「別の計算エン…

#機械学習#scikit-learn

個人エンジニアの小休止メモブログ•22日前

scikit-learn 第11章「Common pitfalls and recommended practices（よくある落とし穴と推奨される対策）」の概要

scikit-learnのユーザーガイド第11章「Common pitfalls and recommended practices（よくある落とし穴と推奨される対策）」において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 第11章:Common pitfalls and recommended practices（よくある落とし穴と推奨される対策）機械学習の実践において初心者が陥りやすく、かつベテランでも見落としがちな「失敗パターン」とその回避策をまとめた非常に重要な章です。 11.1. データリーク (Data Leakage) 説…

#機械学習#scikit-learn

個人エンジニアの小休止メモブログ•23日前

scikit-learn 第10章「Model persistence（モデルの永続化）」の概要

scikit-learnのユーザーガイド第10章「Model persistence（モデルの永続化）」において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 第10章 Model persistence（モデルの永続化）学習させたモデルをファイルとして保存し、後で再利用したり別の環境（本番サーバーなど）で読み込んだりするための手法を扱っています。「せっかく時間をかけて学習させたモデルを、プログラムを終了しても消えないようにする」ための、実務に直結する非常に重要な章です。 10.1. 基本的な例 (Basic example) 説明:…

#機械学習#scikit-learn

個人エンジニアの小休止メモブログ•24日前

scikit-learn 9.3. Parallelism, resource management, and configuration（並列処理、リソース管理、および構成）の概要

scikit-learnのユーザーガイド「9.3. Parallelism, resource management, and configuration（並列処理、リソース管理、および構成）」において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 9.3. Parallelism, resource management, and configuration（並列処理、リソース管理、および構成）コンピュータの計算資源（CPUやメモリ）を効率よく使い切るための「システム設定」を扱っています。 9.3.1. 並列処理 (Parallelis…

#機械学習#scikit-learn#リソース管理#並列処理

個人エンジニアの小休止メモブログ•1ヶ月前

scikit-learn 9.2. Computational Performance（計算パフォーマンス）の概要

scikit-learnのユーザーガイド9.2. Computational Performance（計算パフォーマンス）において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 9.2. Computational Performance（計算パフォーマンス）このセクションは、モデルの精度ではなく「実行速度」や「スケーラビリティ」など計算パフォーマンスに焦点を当てており、実運用システムに機械学習を組み込むエンジニアにとって極めて重要な指針を示しています。 9.2.1. 予測レイテンシ (Prediction Latency) 説明: 1つ…

#機械学習#scikit-learn#計算パフォーマンス

個人エンジニアの小休止メモブログ•1ヶ月前

scikit-learn 9.1. Strategies to scale computationally: bigger data（計算量をスケールさせる戦略：巨大なデータへの対応）の概要

scikit-learnのユーザーガイド9.1. Strategies to scale computationally: bigger data（計算量をスケールさせる戦略：巨大なデータへの対応）において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 9.1. 計算量をスケールさせる戦略：巨大なデータ (Strategies to scale computationally: bigger data) メモリ（RAM）に収まりきらないほどの巨大なデータをどう扱うかという、実務上の大きな壁を突破するための手法を解説しています。特に「外部メ…

#機械学習#scikit-learn#外部メモリ学習

個人エンジニアの小休止メモブログ•1ヶ月前

scikit-learn 第9章「Computing with scikit-learn（scikit-learnでの計算）」の概要

scikit-learnのユーザーガイド第9章「9. Computing with scikit-learn（scikit-learnでの計算）」において、各章ごとの解説と用途についてまとめたものが以下の通りになります。 scikit-learn.org 9. scikit-learnでの計算 (Computing with scikit-learn) モデルを動かす際の「パフォーマンス」や「効率」に特化した章です。大量のデータを扱う際や、リアルタイム性が求められるシステムに組み込む際に、どうすれば高速かつ省メモリで計算できるかという、実務エンジニアにとって非常に重要なテクニックが詰まって…

#機械学習#scikit-learn

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