機械学習、AI、ディープラーニングのプログラミングを解説

脳機能計測で博士号を取得した著者が「脳科学×AI」という切り口で、プログラミングやビジネス、人材育成について、私見をつづります。

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GMM・クラスタリング(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第11回】

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2017/9/3 人工知能・AI, 科学技術

GMM・クラスタリングによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。本シ...

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スペクトラルクラスタリング(SpectralClustering)(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第10回】

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2017/9/2 人工知能・AI, 科学技術

スペクトラルクラスタリングによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。...

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KMeans、MiniBatch-Kmeans(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第9回】

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2017/8/28 人工知能・AI, 科学技術

データをクラスタリング解析する教師なし学習手法のKMeansを、実装・解説します。本シリーズ...

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ハイパーパラメータの最適化と結果の見方【Pythonとscikit-learnで機械学習:第8回】

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2017/8/27 人工知能・AI, 科学技術

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ナイーブベイズで自然言語処理(クラス分類)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第7回】

ナイーブベイズで自然言語処理(クラス分類)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第7回】

2017/8/26 人工知能・AI, 科学技術

自然言語処理のおいて、迷惑メールの識別などで有名なナイーブベイズを用いた、テキストデータの識別手法について、...

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ランダムフォレスト(クラス分類)Ensemble Classification【Pythonとscikit-learnで機械学習:第6回】

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2017/8/21 人工知能・AI, 科学技術

クラス分類問題において、非線形な識別を可能にするランダムフォレストを用いた手法について、実装・解説します。 ...

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2017/8/20 人工知能・AI, 科学技術

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K近傍法(クラス分類 )(KNeighbors Classifier)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第4回】

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2017/8/20 人工知能・AI, 科学技術

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Linear SVC(クラス分類 )(SVM Classification)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第3回】

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SGD(クラス分類)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第1回】

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2017/8/13 人工知能・AI, 科学技術

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SQLの書き方・読み方のコツ|基本情報技術者試験のデータベース問題が解ける

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2017/8/11 科学技術

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ディープラーニングを使ってドラゴンボールZのスカウターっぽいのを作ってみた(Python, Chainer, dlib, PyQt)

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2017/8/6 科学技術

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ディープラーニング・スカウターのコード類(Python, Chainer, dlib, PyQt)

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2017/8/5 科学技術

ディープラーニングを使用して、ドラゴンボールZの「スカウター(っぽいもの)」を作ってみた記事のコード類です。...

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著者紹介


著者名:すぐる

機械学習やAIのプログラミング、ビジネスや人材育成に関して、私見をつづります。
脳科学、心理学、IT、機械学習を駆使し、「論語とAI」を合言葉に、人と組織の成長を科学しています。
高専および大学・工学部でSTEM教育を受け、脳科学の分野で博士号を取得しました。
その後、特任研究員として大学で研究や学生教育にたずさわり、現在は民間企業のIT・AI分野で働いております。

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mail.neuroeducator@gmail.com

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