機械学習 【第5回】モデル評価と最適化（後編）
第5回の目標 第5回の目標は、機械学習モデルの評価と最適化に関する技術を深く理解し、実践的なスキルを身につけることです。具体的には、モデルの性能を正確に評価するための各種モデルの指標（精度、適合率、再現率、F1スコア、AUC-ROC曲線、平...
機械学習 
プログラミング 【第5回】モデル評価と最適化（前編）
第5回の目標 第5回の目標は、機械学習モデルの評価と最適化に関する技術を深く理解し、実践的なスキルを身につけることです。具体的には、モデルの性能を正確に評価するための各種モデルの指標（精度、適合率、再現率、F1スコア、AUC-ROC曲線、平...
機械学習 【第４回】機械学習の基本概念を理解しよう
第4回の目標 今回は機械学習の歴史を振り返り、3つの主要な学習方法（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）についての基本的な理解を深め、それぞれの手法の違いや適用方法を把握します。これにより、Kaggleでの成果に結びつく戦略的な学びを進め...
機械学習 【第3回】データの前処理と可視化
第3回の目標 第３回では、データの前処理と可視化に関する基本的な技術を習得し、データの品質を向上させることで機械学習モデルの性能を最大限に引き出す方法を学びます。本ブログでは、データのクリーニングから特徴量エンジニアリングまでを体系的に理解...
統計学 【第2回】統計学の基礎
第２回の目標 第2回では、機械学習やデータ解析に欠かせない「統計学の基礎」を学びます。統計学は、データを正確に理解し、データが何を示しているのかを判断するための重要なスキルです。 Kaggleのコンペティションに参加するためには、データ解析...
機械学習 【第1回】Pythonの基礎を学ぼう
第１回の目標 この第1回では、Pythonの環境設定を行い、Pythonの基本的な文法やデータ構造を学ぶことで、今後の機械学習の内容を理解するための土台を築いていきます。これからの学びにおいて、実践的な演習や課題を通じて、学んだ知識を自分の...
データ分析 【第０回】機械学習の基礎からKaggleメダル獲得を目指すための学習ガイド
このブログシリーズの目的と学び このブログシリーズでは、機械学習の基礎から応用までを体系的に学び、最終的にKaggleコンペティションに出場し、メダルを獲得するためのスキルを身につけることを目的としています。特に、実践的な経験を通じて知識を...
ChatGPT 【o1モデル・4o】プロンプトエンジニアリングを使いこなす方法
はじめに o1モデルは、高度な理解力と思考能力を持ち、複雑な問題を解決するために特化した新しいモデルです。このモデルは、従来の大規模言語モデルに比べて思考にかける時間を増やし、より正確な応答を実現しています。 本記事では、o1モデルの特徴を...
ChatGPT 【OpenAI】「o1-preview」「o1-mini」とは？
概要 OpenAI o1-Previewは、科学、コーディング、数学などの複雑な問題に対応するために設計された新しい推論モデルシリーズです。このモデルは応答前に長く思考することで、難解なタスクにおける性能を向上させ、特に数学やコーディング、...
Web3 【最新Web3技術】 Ordinals & Intents について（第２０回）
Ordinals 概要 Ordinalsは、Bitcoin上でNFTを表現する新たなプロジェクトで、元々送金に特化したBitcoinブロックチェーンにNFT機能を持たせることが特徴です。従来、BitcoinはNFTの発行を想定していませんで...