データサイエンス/12 をテンプレートにして作成

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*第12回　機械学習概説 [[データサイエンス/2024]]｜[[受講生一覧>https://design.ky... ~ //***CONTENTS //#contents2_1 //~ ~ **はじめに -__[[授業アンケート（全学統一）>https://design.kyusan-u.a... -在学生アンケートご協力のお願い ＞ https://forms.office.c... ~ -データサイエンス / 機械学習 / AI の位置付け 関連する諸分野との関係を図で表すと以下のようになります。 [[GoogleImage:Data Science Machine Learning AI]] ~ ~ **機械学習とは データサイエンス / 機械学習 / AI ・・関連する諸分野との... [[GoogleImage:Data Science Machine Learning AI]] 機械学習（Machine Learning：ML） とは、データサイエンス、... コンピュータに与えるのは、学習ルールと、学習素材のデータ... ''ちなみに'' &small(犬と猫の違いを子供に教える際に、犬のサンプル画像が... このときコンピュータの中に自動的に出来上がる「入力と出力... 従来、物事の判別は人手によるプログラミング（ if 条件文）... 機械学習で可能になるのは大きく２つ、「予測」と「発見」で... -予測：過去のデータから未知のデータに対する予測を行う（教... -発見：過去のデータから未知のパターンを発見する（教師なし） //モデルの生成には、以下のような手法があり、どの手法を用... ~ ***機械学習のイメージ 従来のAI（エキスパートシステム）と何が違うのか、そのイメ... #image(MachineLearning/ML.jpg) ~ ***機械学習の応用先 -予測：数値予測、ニーズ・意図予測、マッチングなど -識別：情報の判断・仕分け・検索、音声・画像の認識、異常検... -実行：作業の自動化、表現生成、行動の最適化など ~ ~ **機械学習のタイプ ~ ***教師あり学習｜Supervised learning 教師あり学習とは、学習のときに正解のラベルを使う手法で、'... 今最も実用化が進んでいるのがこの分野です。要するに、大量... ~ ***教師なし学習｜Unsupervised Learning 教師なし学習とは、学習の際に正解ラベルを使わず、機械学習... //k-means法、PCA（主成分分析） などの手法があります。 ~ ***強化学習｜Reinforcement learning 強化学習とは、正解ラベルの代わりに「報酬」を使う手法です... ~ ~ **機械学習体験 ***__[[Teachable Machine>TeachableMachine]]__ -https://teachablemachine.withgoogle.com/ サイト、アプリなどに使う機械学習モデルを簡単に作成できる... -アカウント等の作成なしにその場で利用できます。 -プロジェクトは GoogleDrive に保存することが前提となって... -[[Google:teachable machine 使い方]] ~ ***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感... -[[Google:TensorFlow Playground 使い方]] ~ ***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。 ~ ~ **APPENDIX ***モデルと未来予測 先日お話しした「関数」を例に、データサイエンスが何をしよ... y = f ( x ) , y = ax +b この「a, b によって特徴づけられた、入力x と 出力y の関係... 例えば、２つのデータ (2,5) , (4,9) があって、これらを通る... 5 = 2a + b 9 = 4a + b これを解いて、a = 2, b =1。この直線の式 y = 2x + 1 が得... で、「 x = 10 のときに y はいくつ？」という問いに対して、... #image(DataScience/LeastSquaresMethod.png,right,30%) 数学の問題というのは、与えられるデータの数も値も、手計算... しかし、実際に複数のデータをグラフにプロットすると、明ら... このように現実から得られるデータに対しては、[[回帰分析>Li... データサイエンスがやろうとしていることは、基本的にこの応... ~ ***説明変数と目的変数 関数モデルを '''y = f(X) ''' と書いた場合の、X が説明変数... 説明変数と目的変数という用語は、統計ソフトやライブラリー... |COLOR(WHITE):BGCOLOR(#333):&mathjax(x);|COLOR(WHITE):BGC... |独立変数（independent variable）|従属変数（dependent var... |説明変数（explanatory variable）|目的変数（target variab... |特徴量（feature / attribute）| ラベル（label） | |データ（data）|ターゲット（target）| |予測変数（predictor variable）|応答変数（response variab... |入力（input）|出力（output）| ~ ***学習用データとテストデータ 機械学習（教師あり）では、手持ちのデータを「学習用データ... 手持ちのデータを全て学習用データとして使うと、そのデータ... ~ ~ ~

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*第12回　機械学習概説 [[データサイエンス/2024]]｜[[受講生一覧>https://design.ky... ~ //***CONTENTS //#contents2_1 //~ ~ **はじめに -__[[授業アンケート（全学統一）>https://design.kyusan-u.a... -在学生アンケートご協力のお願い ＞ https://forms.office.c... ~ -データサイエンス / 機械学習 / AI の位置付け 関連する諸分野との関係を図で表すと以下のようになります。 [[GoogleImage:Data Science Machine Learning AI]] ~ ~ **機械学習とは データサイエンス / 機械学習 / AI ・・関連する諸分野との... [[GoogleImage:Data Science Machine Learning AI]] 機械学習（Machine Learning：ML） とは、データサイエンス、... コンピュータに与えるのは、学習ルールと、学習素材のデータ... ''ちなみに'' &small(犬と猫の違いを子供に教える際に、犬のサンプル画像が... このときコンピュータの中に自動的に出来上がる「入力と出力... 従来、物事の判別は人手によるプログラミング（ if 条件文）... 機械学習で可能になるのは大きく２つ、「予測」と「発見」で... -予測：過去のデータから未知のデータに対する予測を行う（教... -発見：過去のデータから未知のパターンを発見する（教師なし） //モデルの生成には、以下のような手法があり、どの手法を用... ~ ***機械学習のイメージ 従来のAI（エキスパートシステム）と何が違うのか、そのイメ... #image(MachineLearning/ML.jpg) ~ ***機械学習の応用先 -予測：数値予測、ニーズ・意図予測、マッチングなど -識別：情報の判断・仕分け・検索、音声・画像の認識、異常検... -実行：作業の自動化、表現生成、行動の最適化など ~ ~ **機械学習のタイプ ~ ***教師あり学習｜Supervised learning 教師あり学習とは、学習のときに正解のラベルを使う手法で、'... 今最も実用化が進んでいるのがこの分野です。要するに、大量... ~ ***教師なし学習｜Unsupervised Learning 教師なし学習とは、学習の際に正解ラベルを使わず、機械学習... //k-means法、PCA（主成分分析） などの手法があります。 ~ ***強化学習｜Reinforcement learning 強化学習とは、正解ラベルの代わりに「報酬」を使う手法です... ~ ~ **機械学習体験 ***__[[Teachable Machine>TeachableMachine]]__ -https://teachablemachine.withgoogle.com/ サイト、アプリなどに使う機械学習モデルを簡単に作成できる... -アカウント等の作成なしにその場で利用できます。 -プロジェクトは GoogleDrive に保存することが前提となって... -[[Google:teachable machine 使い方]] ~ ***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感... -[[Google:TensorFlow Playground 使い方]] ~ ***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。 ~ ~ **APPENDIX ***モデルと未来予測 先日お話しした「関数」を例に、データサイエンスが何をしよ... y = f ( x ) , y = ax +b この「a, b によって特徴づけられた、入力x と 出力y の関係... 例えば、２つのデータ (2,5) , (4,9) があって、これらを通る... 5 = 2a + b 9 = 4a + b これを解いて、a = 2, b =1。この直線の式 y = 2x + 1 が得... で、「 x = 10 のときに y はいくつ？」という問いに対して、... #image(DataScience/LeastSquaresMethod.png,right,30%) 数学の問題というのは、与えられるデータの数も値も、手計算... しかし、実際に複数のデータをグラフにプロットすると、明ら... このように現実から得られるデータに対しては、[[回帰分析>Li... データサイエンスがやろうとしていることは、基本的にこの応... ~ ***説明変数と目的変数 関数モデルを '''y = f(X) ''' と書いた場合の、X が説明変数... 説明変数と目的変数という用語は、統計ソフトやライブラリー... |COLOR(WHITE):BGCOLOR(#333):&mathjax(x);|COLOR(WHITE):BGC... |独立変数（independent variable）|従属変数（dependent var... |説明変数（explanatory variable）|目的変数（target variab... |特徴量（feature / attribute）| ラベル（label） | |データ（data）|ターゲット（target）| |予測変数（predictor variable）|応答変数（response variab... |入力（input）|出力（output）| ~ ***学習用データとテストデータ 機械学習（教師あり）では、手持ちのデータを「学習用データ... 手持ちのデータを全て学習用データとして使うと、そのデータ... ~ ~ ~

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