機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能（AI）の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習（復習）するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
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