Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習図鑑の眺め方
Search
Asei Sugiyama
August 08, 2019
Technology
2
1.3k
機械学習図鑑の眺め方
みんなのPython勉強会#48 - connpass
https://startpython.connpass.com/event/124253/
で発表する資料です
Asei Sugiyama
August 08, 2019
Tweet
Share
More Decks by Asei Sugiyama
See All by Asei Sugiyama
エージェントの継続的改善のためのメトリクス再考
asei
3
550
生成AI活用のベストプラクティス集を作ってる件
asei
1
710
GenAIOps: 生成AI時代の DevOps
asei
0
44
生成AI活用の実践解説 (速報版)
asei
1
1.3k
実践AIガバナンス
asei
3
810
Eval-Centric AI: Agent 開発におけるベストプラクティスの探求
asei
1
320
AI工学特論: MLOps・継続的評価
asei
11
2.9k
生成AIを用いるサービス開発の原則
asei
1
81
基調講演: 生成AIを活用したアプリケーションの開発手法とは?
asei
2
570
Other Decks in Technology
See All in Technology
ラスベガスの歩き方 2025年版(re:Invent 事前勉強会)
junjikoide
0
840
日本のソブリンAIを支えるエヌビディアの生成AIエコシステム
acceleratedmu3n
0
110
マルチエージェントのチームビルディング_2025-10-25
shinoyamada
0
240
251029 JAWS-UG AI/ML 退屈なことはQDevにやらせよう
otakensh
0
160
様々なファイルシステム
sat
PRO
0
280
CLIPでマルチモーダル画像検索 →とても良い
wm3
2
760
.NET 10のBlazorの期待の新機能
htkym
0
180
AIの個性を理解し、指揮する
shoota
3
610
AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization
okiyuki99
6
1.6k
IBC 2025 動画技術関連レポート / IBC 2025 Report
cyberagentdevelopers
PRO
2
240
re:Inventに行くまでにやっておきたいこと
nagisa53
0
950
AIエージェントによる業務効率化への飽くなき挑戦-AWS上の実開発事例から学んだ効果、現実そしてギャップ-
nasuvitz
5
1.6k
Featured
See All Featured
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
11k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
192
56k
Visualization
eitanlees
150
16k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.6k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.9k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
22k
Transcript
ػցֶशਤؑͷோΊํ ΈΜͳͷ Python ษڧձ#48 - connpass
࣍ 1.ॻ੶Ͱѻ͏ΞϧΰϦζϜͷશମ૾ 2.ྨ 3.ճؼ 4.ΫϥελϦϯά 5.࣍ݩݮ 6.࠷ޙʹ
ࣗݾհ • ਿࢁ Ѩ • Software Engineer @Repro • ػցֶशͱ͔౷ܭͱ͔։ൃͱ͔
• ػցֶशਤؑ ڞஶ
ΞϧΰϦζϜͷղઆํ 1.Πϝʔδ͕ΘΔΑ͏ʹ͢Δ • Web ΤϯδχΞ͕งғؾΛΘ͔Δ • ݫີ͞ΑΓΘ͔Γ͢͞ 2.ࣜΛ༻͍ͨৄࡉͳهड़ߦΘͳ͍ • ຊޠͱਤͰؤுΔ
• ຊࢿྉͷਤͷେຊ͔ΒҾ༻
հ͢ΔΞϧΰϦζϜ ͷબఆج४ • ػցֶशΞϧΰϦζϜΛ၆ᛌͰ͖ΔΑ ͏ʹબఆ • scikit-learn ͷ Choosing the
right estimator Λࢀߟʹબఆ
None
None
ྨ (Classification) • ࢄΛ༧ଌ͢Δ ! y -1 0 0 0
1 1 2 ? 3 1
ྨͷྫ • ΞϠϝͷྨ͕༗໊ • ΨΫย (sepal) ͱՖห (petal) ͷ ͞ͱ෯͔ΒΞϠϝͷछྨΛ༧ଌ
• σʔλ͔Βܾఆڥք (ڥ) Λֶश
ྨʹద༻Ͱ͖ΔΞϧΰϦζϜ • ϩδεςΟοΫճؼ • αϙʔτϕΫτϧϚγϯ • φΠʔϒϕΠζ • ϥϯμϜϑΥϨετ •
χϡʔϥϧωοτϫʔΫ • kNN
αϙʔτϕΫτϧϚγϯ • ΞϧΰϦζϜϋΠύʔύϥϝʔλʔʹ Αֶͬͯश͢Δܾఆڥքͷܗ͕ҟͳΔ • ಉ͡σʔλΛ༻͍ͯɺαϙʔτϕΫτϧ ϚγϯͷΧʔωϧؔΛมֶ͑ͯश͞ ͤͨ݁Ռ͕ӈਤ
None
༩͑ํʹΑͬͯΑ͘Θ͔Βͳ͍ܗʹͳΔ
None
ճؼ (Regression) • ࿈ଓΛ༧ଌ͢Δ ! ! y 1 0 1
1 1 2 2 2 ? 2 3 5
ճؼͷྫ • ϘετϯͷॅՁ֨༧ଌ͕༗໊ • ΑΓ؆୯ͳσʔλͱͯ͠ΞϯείϜ ͷσʔληοτ͕͋Δ (ӈਤ) • ͜ΕΒͷΛ͏·ۙ͘ࣅ͢ΔΑ͏ͳۂ ઢ
(ઢΛؚΉ) Λֶश͢Δ
ճؼʹద༻Ͱ͖ΔΞϧΰϦζϜ • ઢܗճؼ • αϙʔτϕΫτϧϚγϯ • ϥϯμϜϑΥϨετ • χϡʔϥϧωοτϫʔΫ •
kNN
ΞϯείϜͷσʔληοτ • ՄࢹԽͷॏཁੑΛࣔ͢σʔληοτ • 4 ͭͷσʔληοτʹ͍ͭͯɺ࣍ͷ ͕΄΅ಉ͡ 1.ฏۉ 2.ࢄ 3.૬ؔ
4.ճؼઢͷยͱ͖ • ࢦඪΛ༻͍ͨධՁՄࢹԽ྆ํॏཁ
None
ΫϥελϦϯά • ͜Ε·Ͱڭࢣ͋Γ • ͋ΔมͷΛ༧ଌ͢Δ • ͔͜͜Βڭࢣͳ͠ • σʔλͦͷͷ͔Βֶश͢Δ •
ΫϥελϦϯά • ࣅͨͷಉ࢜ͷσʔλΛΫϥελͱ ͯ͠·ͱΊΔख๏ • ࠨͷਤͷσʔλΛӈͷਤͷΑ͏ʹ σʔλΛׂ͢Δ
ΫϥελϦϯάΛߦ͏ΞϧΰϦζϜ • k-means ๏ • ࠞ߹Ψε (Λ༻͍ͨΫϥελϦϯά) • etc.
k-means ๏ͷֶशͷ༷ࢠ • Ϋϥελͷॏ৺ΛదʹܾΊΔ (ΫϥελࣗͰܾΊΔ) • σʔλΛ͍ۙ΄͏ͷʹྨ͠ɺฏۉΛٻΊΔ͜ͱΛ܁Γฦ͢
None
࣍ݩݮ • ՄࢹԽେࣄ (ΞϯείϜͷσʔληοτ) • σʔλΛՄࢹԽ͢Δ͜ͱࠔͳ͜ͱ͕ଟ͍ • ΞϠϝσʔλͰΨΫย͞ͱ෯ɺՖหͷ͞ͱ෯Λߟ͑Δ ͱ 4
࣍ݩͳͷͰͦͷ··ͰՄࢹԽͰ͖ͳ͍ • σʔλͷߏΛอͬͨ··͏·࣍͘ݩΛམͱ͍ͨ͠ • σʔλͷഎܠʹͳ͍ͬͯΔใΛ͏·͘நग़͍ͨ͠
࣍ݩݮͷྫ • 3 ࣍ݩ͔Β 2 ࣍ݩʹ࣍ݩݮͨ͠ྫ • (a) ݩσʔλ •
(b) LLE Ͱ࣍ݩݮ • (c) PCA Ͱ࣍ݩݮ • LLE ͷํ͕ݩͷߏΛอͬͨ··ల։ Ͱ͖͍ͯΔ
࣍ݩݮΞϧΰϦζϜ • PCA • LSA • NMF • LDA •
t-SNE • etc.
खॻ͖จࣈσʔλͷ࣍ݩݮ
࠷ޙʹ • ΞϧΰϦζϜ͕ͯ͢Ͱͳ͍ • ͦΕҎ֎ʹେมͳͱ͜Ζ͕͋Δ
An Extended Version Of The Scikit-Learn Cheat Sheet1 • ๏໘େৎʁ
• σʔλʹΞΫηεͰ͖Δʁ • σʔλͷதཧղͨ͠ʁ • σʔλ͖Ε͍ʁ • ՝໌֬ʁ 1 https://medium.com/@chris_bour/an-extended-version-of-the- scikit-learn-cheat-sheet-5f46efc6cbb
Recap ࣍ ༰ 1. ॻ੶Ͱѻ͏ΞϧΰϦζϜͷશମ૾ ྨɾճؼɾΫϥελϦϯάɾ࣍ݩݮΛѻ͏ 2. ྨ ࢄΛ༧ଌ͢Δ 3.
ճؼ ࿈ଓΛ༧ଌ͢Δ 4. ΫϥελϦϯά ࣅͨͷಉ࢜ͷσʔλΛ·ͱΊΔ 5. ࣍ݩݮ ෳࡶͳߏͷσʔλΛγϯϓϧʹ͢Δ 6. ࠷ޙʹ ݱ࣮ෳࡶͳͷͰΞϧΰϦζϜҎ֎େ