DL以外の機械学習 の履歴(No.8)

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• DL以外の機械学習 へ行く。
  • 1 (2023-02-10 (金) 10:39:42)
  • 2 (2023-02-10 (金) 10:39:59)
  • 3 (2023-02-22 (水) 22:15:27)
  • 4 (2023-02-27 (月) 22:14:43)
  • 5 (2023-02-28 (火) 22:04:10)
  • 6 (2023-04-10 (月) 11:14:01)
  • 7 (2023-05-22 (月) 09:38:16)
  • 8 (2023-07-10 (月) 10:47:25)
  • 9 (2023-08-14 (月) 15:16:21)
  • 10 (2023-11-23 (木) 13:26:56)
  • 11 (2024-04-07 (日) 10:14:09)
  • 12 (2024-04-20 (土) 15:24:34)
  • 13 (2024-04-21 (日) 21:26:05)
  • 14 (2024-04-24 (水) 11:44:02)
  • 15 (2024-04-25 (木) 20:10:06)
  • 16 (2024-04-26 (金) 12:06:47)
  • 17 (2024-04-28 (日) 12:31:19)

→AI／機械学習

→確率・統計

一般†

• ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開 - Speaker Deck 2023.2

• 機械学習って何から勉強すればいいの？という人向け必読の４冊 - Qiita 2022.12

• ロジスティック回帰を解釈する - TECHSCORE BLOG 2023.4
• ロジスティック回帰をscikit-learnを使わずでゼロから実装する(Python)｜es｜note 2022.12

• KNNアルゴリズム(K-近傍法)をscikit-learnを使わず5行で実装する。（Python）｜es｜note 2022.12

• 世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita 2022.12

• 深層学習だけではない、業務の現場で「使える」AIアルゴリズムとは | 日経クロステック（xTECH） 2022.9
  • k-means
  • 主成分分析
  • 潜在クラス分析

• たった2行で機械学習手法を選定！ - Qiita 2022.9
  • Lazypredict

• 機械学習プロジェクトの最上流工程での「機械学習の価値を計算する」方法について解説動画を公開しました！【ML Enablement Series Light#3】 | Amazon Web Services ブログ 2022.7

• 機械学習入門：動かして学ぶ、機械学習のキソ - Qiita 2022.5

• 機械学習で精度が出ない時にやることまとめ - Qiita 2022.4

• 科学的に人間の性格を把握するツール 「Personality Insights」の紹介 - Qiita 2022.4
  • Watson API

• BigQuery MLの使い方をまとめてみた | DevelopersIO 2022.3
  • Google Cloud, Google BigQuery
  • SQLの記述のみで機械学習が行えるBigQuery ML(以下BQML)

•  Pythonによる決定境界表示 - Qiita 2022.2

• 機械学習の主要アルゴリズムを事例から学べるレシピ紹介 - Qiita 2022.2

• 画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita 2022.1

• データ無しからの機械学習：どのように機械学習のポートフォリオを作るか - パロアルトインサイト／PALO ALTO INSIGHT, LLC. 2022.1

• 機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2021.12

• Pyroで実践するベイズ機械学習 | Pyroで実践するベイズ機械学習 2021

• GitHub - icoxfog417/mlnote-note: 機械学習帳を学ぶノート 2022
• 機械学習帳 2021.12
  • 機械学習帳は、機械学習を学ぶためのノート（帳）を、デジタル（機械）による新しいカタチの学習帳として実現することを目指しています。

• 機械学習の評価に便利なROC曲線の描画ライブラリを作ってみた - Qiita 2021.11

• 【完全版】機械学習の手法15選！選択方法を詳しく解説 | TRYETING Inc.（トライエッティング） 2021.2

• 【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選 2018.10

• [機械学習] 分類問題をサクッと30分程度で試したい人向け。 2018.9

• [Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと〜一流のデータサイエンティストを例に〜 2018.7

• 機械学習エンジニアのスキル要件をレベル別に整理 2017.8.18

• 機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト 2017.8.1
  • http://arxivtimes.herokuapp.com/

• Facets: 機械学習トレーニング データ用のオープンソース視覚化ツール 2017.8.1

• 【備忘録】Python、機械学習・深層学習を始めるにあたって【リンク集】 2017.7.19

• 人工知能、機械学習、ディープラーニングを昔の自分でもすぐに理解できるように整理してみた 2017.5.18

Amazon Forecast†

• Amazon Forecastに再入門してSDKを使って時系列予測 | DevelopersIO 2023.2
• Amazon Forecastに再入門して時系列予測 | DevelopersIO 2023.2
• Amazon Forecastの概要を20分でザックリ学べるハンズオンを紹介します | DevelopersIO 2022.12
  • Amazon Forecastは時系列の数字を予測するサービスです。
  • 例えば、Amazon Forecastでは過去のデータを基に「1日の商品売り上げ」や「来客数」などの予測を立ててくれます。
  • Amazon Forecastでお手軽に時系列予測 | DevelopersIO 2019

サポートベクターマシン、SVM†

• サポートベクターマシンを図でやさしく理解する(理論+実装)【機械学習入門34】 2022.6
• SVMは復権し得るか？ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2022.5
• 量子サポートベクターマシンによる2値分類(理論) - Qiita 2022.4