データサイエンス/13 をテンプレートにして作成

開始行:
*第13回 様々な手法の紹介 [[データサイエンス/2024]]｜[[受講生一覧>https://design.ky... ~ //***CONTENTS //#contents2_1 //~ ~ **はじめに ***プロジェクト「九芸パレット」からのお知らせとお願い プロジェクト __[[九芸パレット>https://design.kyusan-u.ac.... -__[[アンケートフォーム>https://docs.google.com/forms/d/e... ~ ***いくつかの重要なキーワードを再確認・・ -質的データ：所属・血液型・性別等のカテゴリデータ --各変数における変量間の比較、構成比などが関心の対象 --２つの変数をタテ・ヨコにとったクロス集計が可能 -量的データ：売り上げ・得点・血圧などの数的データ --各変数の変量の分布、平均・中央値・散布度などが関心の対象 --異なる条件下で変数の平均値に統計的に有意な差があるか等... --２つの変数をタテ・ヨコにとった散布図でデータ間の相関が... ~ ***付記 -あらためて、「分かる」とはどういうことか・・ //&ref(images/categorize.blend.zip); -データサイエンスが作り出す「言葉」のウソについて・・ &image(images/Categorize.gif); ~ ~ **機械学習の手法 ***ニューラルネットワーク ニューラルネットワークは、''教師あり・分類'' の代表的な手... -__[[NeuralNetwork]]__　← 本日はこの話が中心です。 -機械学習の事例：11月25日のアンケートの結果から「専攻」を... --__[[「分類」のための学習を行うプログラム例>https://cola... --__[[学習済みモデルを利用して未知のデータを分類するプロ... -学習済みモデルを使って画像を分類する事例 https://koichi-inoue.github.io/TensorFlowJS_MobileNet/ ~ //-TensorFlow Playground //https://playground.tensorflow.org //ニューラルネットワークの仕組みを可視化してブラウザで直... //-参考：Neurotic Neurons //http://ncase.me/neurons/ //脳内でのニューロンの活動を体験的に理解できるサイトです。 ~ ***線形回帰 説明変数 X と目的変数 y との間にある関係を求める、つまり ... -__[[LinearRegression]]__ ~ ~ ***k-means法 #image(images/Categorize.gif,right,40%) k-means法は、''教師なし・クラスタリング''の代表的な手法の... -__[[k-means]]__ ~ //***因子分析 ＞ __[[Statistics/FactorAnalysis]]__ //~ ***主成分分析 主成分分析とは ''教師なし・次元削減''の手法のひとつで、多... -__[[Statistics/PCA]]__ ~ //***コレスポンデンス分析 //レスポンデンス分析（対応分析：Multiple Correspondence A... //-__[[Statistics/MCA]]__ //~ ~ **APPENDIX ***基本的な知識だけで、誰にでも作れる「分類AI」 一定数のアンケート調査結果があれば、入力データ（特徴量）... 例えば、企画、開発、営業、一般総合という４つのタイプがあ... -まずは、実際にそれぞれの現場で働く人（なるべく多くの人）... --アンケートの項目（◯◯が好き・・の程度を数段階）が特徴量 --回答者の実際の所属（企画 / 開発 / 営業 / 一般総合）が正... -アンケート結果を使って４つのタイプに分離すべく機械学習に... -あなたの特徴量をモデルに入力すれば、あなたのタイプを推測... 世の中にある「性格診断AI」のようなものは、こんな手順で出... ~ //***__[[Orange]]__ //Pythonベースのデータ分析ツール について ~ ~

終了行:
*第13回 様々な手法の紹介 [[データサイエンス/2024]]｜[[受講生一覧>https://design.ky... ~ //***CONTENTS //#contents2_1 //~ ~ **はじめに ***プロジェクト「九芸パレット」からのお知らせとお願い プロジェクト __[[九芸パレット>https://design.kyusan-u.ac.... -__[[アンケートフォーム>https://docs.google.com/forms/d/e... ~ ***いくつかの重要なキーワードを再確認・・ -質的データ：所属・血液型・性別等のカテゴリデータ --各変数における変量間の比較、構成比などが関心の対象 --２つの変数をタテ・ヨコにとったクロス集計が可能 -量的データ：売り上げ・得点・血圧などの数的データ --各変数の変量の分布、平均・中央値・散布度などが関心の対象 --異なる条件下で変数の平均値に統計的に有意な差があるか等... --２つの変数をタテ・ヨコにとった散布図でデータ間の相関が... ~ ***付記 -あらためて、「分かる」とはどういうことか・・ //&ref(images/categorize.blend.zip); -データサイエンスが作り出す「言葉」のウソについて・・ &image(images/Categorize.gif); ~ ~ **機械学習の手法 ***ニューラルネットワーク ニューラルネットワークは、''教師あり・分類'' の代表的な手... -__[[NeuralNetwork]]__　← 本日はこの話が中心です。 -機械学習の事例：11月25日のアンケートの結果から「専攻」を... --__[[「分類」のための学習を行うプログラム例>https://cola... --__[[学習済みモデルを利用して未知のデータを分類するプロ... -学習済みモデルを使って画像を分類する事例 https://koichi-inoue.github.io/TensorFlowJS_MobileNet/ ~ //-TensorFlow Playground //https://playground.tensorflow.org //ニューラルネットワークの仕組みを可視化してブラウザで直... //-参考：Neurotic Neurons //http://ncase.me/neurons/ //脳内でのニューロンの活動を体験的に理解できるサイトです。 ~ ***線形回帰 説明変数 X と目的変数 y との間にある関係を求める、つまり ... -__[[LinearRegression]]__ ~ ~ ***k-means法 #image(images/Categorize.gif,right,40%) k-means法は、''教師なし・クラスタリング''の代表的な手法の... -__[[k-means]]__ ~ //***因子分析 ＞ __[[Statistics/FactorAnalysis]]__ //~ ***主成分分析 主成分分析とは ''教師なし・次元削減''の手法のひとつで、多... -__[[Statistics/PCA]]__ ~ //***コレスポンデンス分析 //レスポンデンス分析（対応分析：Multiple Correspondence A... //-__[[Statistics/MCA]]__ //~ ~ **APPENDIX ***基本的な知識だけで、誰にでも作れる「分類AI」 一定数のアンケート調査結果があれば、入力データ（特徴量）... 例えば、企画、開発、営業、一般総合という４つのタイプがあ... -まずは、実際にそれぞれの現場で働く人（なるべく多くの人）... --アンケートの項目（◯◯が好き・・の程度を数段階）が特徴量 --回答者の実際の所属（企画 / 開発 / 営業 / 一般総合）が正... -アンケート結果を使って４つのタイプに分離すべく機械学習に... -あなたの特徴量をモデルに入力すれば、あなたのタイプを推測... 世の中にある「性格診断AI」のようなものは、こんな手順で出... ~ //***__[[Orange]]__ //Pythonベースのデータ分析ツール について ~ ~

ページ名: