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【連載】教えてカナコさん! これならわかるAI入門 [5] 教師あり学習で作成した「モデル」の性能を測る
前回は機械学習の「教師あり学習」を用いて、パンの名前を入力すると飲み物の名前を出力する「モデル」を作成する方法について説明しました。コンピュータが学習を終えた後のモデルは、未知のデータに対する予測にも使えるようになります。しかし、そのモデルは本当に適切な結果を出力してくれるのでしょうか。そこでカギを握るのが、モデルの性能です。 今回は教師あり学習で作成したモデルの性能を測る方法について説明します。 何のためにモデルの性能を測るのか? そもそも、なぜモデルの性能を測る必要があるのでしょうか。その理由は大きく分けて2つあります。 1つは、モデルを選択するためです。 前回説明したように、機械学習では最初に人がモデルの土台を設計します。この土台のかたちはさまざまで、ある教師データを学習するのに適した土台がどれなのか、学習前の時点ではわかりません。そこで、まずは同じ教師データに対してさまざまな土台で
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pandasで使われるデータ構造 ～1次元、2次元、3次元のデータの扱い方～ - 今日も窓辺でプログラム
この記事について 今までなんとなくで使用していたpandasですが、なんとなくで実装していたコード（日経平均予想のやつです）が汚くメンテナンスが難しくなってきたので、一度ちゃんとpandasでのデータの扱い方をまとめておこうと思って書いたものです。 pandasの公式ドキュメントに Intro to Data Structures というものがあり、基本的にはそこで説明されていることの一部をピックアップして紹介している記事になります。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html 目次 この記事について 目次 Series: 1次元のデータ Seriesの作り方 Seriesはnumpyのndarrayに似ている SeriesはPythonの辞書に似ている ベクトル的な計算もできます Name属性 DataFrame: 2
Amazonの侵略。AWS AI ソリューション『Polly』『Rekognition』の凄さ | Ledge.ai
もう見出しで全部いいきっちゃってますが、要するに読み上げツールの1つです。 今のところ24の言語に対応し、言語によっては（日本語は1パターンのみですが）複数のキャラクター選択も可能。もちろんアプリやWebからの呼び出しもカンタンという便利なサービス。 仕組みとしては以下のような感じ つまりテキストを意味分類し、指定言語において『その文脈で読み上げるには何が適切か』をまず判断。 さらにそこから『この文節の並びならこんな抑揚になるはず』という音韻を学習データから作成。調整して出力するイメージらしいですね。 この仕組みなら、例えば日本語特有の『かなカナ仮名＆アルファベット混じり』のテキストでも割となんとかしてくれたりしちゃいます。 これは既存テキストを上手く活かしたい場合にかなり有用ですね。安すぎるほど安いですし。 実際のデモ例 別タブで再生する場合はこちら リップシンクに使える？スピーチマーク
Microsoft AzureのNoSQLデータベース「Cosmos DB（旧：DocumentDB）」の全体像を知る
Microsoft Azureのサービスラインナップの1つで、NoSQLデータベースのPaaSであるDocumentDBについて紹介していきます。本連載では、DocumentDBを使い始める方を対象に、全4回（概要／設計／実装／運用）に分けて説明します。1回目の今回は、概要編としてDocumentDBの特徴とデータ管理方法、課金の考え方について主に取り上げます。 対象読者 Microsoft Azureや他のクラウドサービスを利用している方 NoSQLデータベースを利用している方 DocumentDBの仕組みを理解したい方 検証環境 本稿では、以下の環境で動作を確認しています。 macOS Sierra 10.12.4 Firefox 52.0.2 Google Chrome 58 注意 本稿では、Microsoft Azureを利用するためのアカウント登録やサブスクリプションの追加等に関
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