AI・データサイエンス

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【AI】絶対失敗しないAIテーマの5つのポイント【機械学習】

AIテーマは簡単に作れる。その手順をお教えします!
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【機械学習】データの整理方法【精度改善】

機械学習に用いるデータは事前に整理しておくことで様々なメリットがあります。 今回は2つの手法を紹介します。
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【機械学習】データが少ない時に試す技4選

データサイエンスや機械学習の世界では、十分な量のデータが利用できることが理想的ですが、現実には必ずしもそうとは限りません。 プロジェクトを進める上で、データが限られている状況に直面することは本当によくあります。 しかし、データが少ないからと...
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【失敗談】機械学習に向かないデータ【製造業】

皆さん、こんにちは!ゆたろです。 IT企業で働きながら、機械学習とAI導入のコンサルティングに携わっている私が、 今回は実際のプロジェクトでの経験をもとに、機械学習を難しくするデータについてお話ししようと思います。 機械学習に必要なのはデー...
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【疑問】LightGBMで再学習したいときは?【init_model】

LightGBMはKaggleでも大活躍している大変優れた機械学習アルゴリズムです。 今回はそのLightGBMで使い方に疑問があったのでこの疑問を解消するためにこの記事を書いています。 その疑問とは、「さらに精度を上げるためにValida...