教科書

はじめに：なぜモデル管理が必要なの？🤔機械学習プロジェクトを進めていると、「あれ？この良い結果が出たモデル、どのデータとパラメータで作ったんだっけ？」「前のバージョンのモデルを再現したいけど、どうすればいい？」といった問題に直面することがあ...

機械学習のワークフローを整理して、再現性と効率を高める方法を学びます。はじめに：なぜMLパイプラインが必要なのか？🤔機械学習プロジェクトでは、データの前処理（欠損値処理、スケーリング、エンコーディングなど）、特徴量エンジニアリング、モデルの...

はじめに：なぜモデルをAPI化するの？🤔 機械学習モデルを訓練し、高い精度を達成！素晴らしい成果ですね！✨ でも、そのモデル、他の人や他のプログラムからどうやって使ってもらいますか？ ここで登場するのがAPI（Application Pro...

時間のかかる学習は一度だけ！モデル保存の基本をマスターしよう✨なぜモデルを保存する必要があるの？ 🤔 機械学習モデルの学習には、特に大規模なデータセットを使用する場合、多くの時間と計算リソースが必要になることがあります。せっかく学習させたモ...

機械学習の基礎を学び、Pythonでのデータ処理にも慣れてきた皆さん、次のステップに進む準備はできましたか？理論だけでなく、実践的なスキルを身につける絶好の場が Kaggle (カグル) です。 Kaggleは、世界中のデータサイエンティス...

こんにちは！今回のステップでは、時系列データを扱う上で非常に重要な「Seq2Seqモデル」と、その性能を飛躍的に向上させた「注意機構（Attention）」について学んでいきましょう。これらは特に機械翻訳や文章要約、対話システムなどで活躍す...

時系列データの記憶メカニズムを解き明かす こんにちは！このブログシリーズでは、機械学習の様々な側面を探求しています。前回はRNN（Recurrent Neural Network）の基本とその課題について学びました。特に、時系列が長くなると...

過去の情報を記憶するニューラルネットワークの基本 皆さん、こんにちは！👋 Step 8へようこそ。ここでは、時間の流れに沿って変化するデータ、つまり時系列データを扱うための強力なツール、リカレントニューラルネットワーク（RNN: Recur...

このステップでは、時間の経過とともに記録される「時系列データ」の基本的な特徴と、その特徴を掴むための可視化手法について学びます。1. 時系列データとは？ 🤔 時系列データとは、一定の時間間隔（例: 秒、分、時間、日、月、年）で観測されたデー...

画像認識の世界を切り開いたモデルたちを学ぼう！ 前の記事では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本的な構造（畳み込み層、プーリング層、全結合層）や、転移学習について学びましたね。 今回は、画像認識の分野で大きな成果を上げてきた、代...