AI・データサイエンス 【実験計画法】初心者こそ使うべき！次のデータの選び方【D最適基準】
今回は研究開発分野における機械学習の関連したテーマとして、
「どうやって実験条件を選択してデータを増やすか？」
を解決してくれる、D最適計画について説明をします。
いわゆるマテリアルインフォマティクスってやつです。
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AI・データサイエンス 本当にそのデータ、機械学習向け？【現役データサイエンティストが語る】
機械学習の用途に合ったデータについて、現役データサイエンティストが語っちゃうよ！
AI・データサイエンス なぜドメイン知識がデータサイエンスにおいて重要なのか？【現役データサイエンティストが語る】
「データサイエンスにおいて、ドメイン知識が重要」 そんなことを聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。 わかっている人にとってはうんうんと納得する内容なのですが、私がデータサイエンスをかじり出したときは、 「専門知識が多ければ、よくわ...
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今回はオープンソースのAutoMLツールであるPyCaretについて記事にしていきたいと思います。
AI・データサイエンス とあるデータサイエンティストの競馬予測チャレンジ Optunaで精度UP編
競馬の予測モデルの精度を向上させるために試行錯誤していた結果、LightGBMのパラメータを変えることで簡単に上がりました。 LightGBMのパラメータはOptunaというライブラリを使って最適化しています。