機械学習って面白い。Pythonを使ってデータを分類、可視化してみた。
実践Pythonデータサイエンスのレクチャー86 決定木とランダムフォレスト 、やっっっと最終章に辿り着きました。 まぁ、理解しきれてないけど… 長かった。 この最終章、visualize_tree()という独自関数を使ってランダムフォレスト分類器による分類結果を二次元マップとして描いて可視化するんですが、パッと見、よく分からないんです。 理解した気になった meshgrid()関数 のことを、実際は理解できていなかったことも要因かな…。 復習を兼ねてvisualize_tree()関数を紐解いてみたら、その過程がとても楽しかったので、簡単に紹介します。 やりたいこと 機械学習の教師用データを自分で作り、それを学習したモデルを作って、未知のデータを網羅的に与えた結果を図示して楽しむのが、ここでの目的です。 機械学習って、本来はもっと高尚な目的があって分析すると思うんですが、ここではその辺り
数理的発想法：Open Middleware Report Web：日立
いつの時代も、創造性の核には個人の「発想」があった。「発想」をかたちにするには技術のたすけが必要だが、情報通信技術の発展は、そのプロセスを大きく変えた。「発想」にはじめから、技術がビルトインされるようになったのだ。そうした発想のあり方を、かりに「数理的発想法」と名づけてみた。 連載第四回目に登場するのはロボット研究者の岡田美智男さん。ただし、彼がつくるのは最先端のヒューマノイド型と一味ちがう、「関係論的ロボット」と呼ばれるものだ。言い替えるなら「弱いロボット」。なぜロボットに弱さが必要なのか。その考え方の底にあるものをうかがった。今回のキーワードは〈環境〉と〈身体〉である――。 ロボットという言葉から、あなたは何を思い浮かべるだろうか。製造業から医療、災害対応など多くの分野で実用化されている産業用ロボットか、それとも人間のように二足歩行する「ヒューマノイド」型か。あるいはより人間そっくりな
櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
ベイジアンネットワーク（ベイズ理論）による予測・分析－モデライズ株式会社
モデライズは、公的研究機関・弊社での長年の「人工知能技術」の研究開発・実用化の様々な分野における豊富な成果・実績を基に、ビッグデータ時代を迎え量や質が変貌する各種データを効果的に利活用し、利益や利便性等の観点から現場での従来技術や手作業による運用より効果の高い、スマートな先進的サービス／ソリューションをマーケティングやヘルスケア等の様々な既存・新興分野で提供します。 「人工知能の現状・課題とAI実用化事例」 情報機構のセミナーで講演しました。 2017.08.21 「人工知能の実践的活用法」 技術情報協会セミナーで講演しました。 2017.06.16 「AIのプロに聞く！ ～ AI実用化のために ～」の講演をGlobis EMPコース受講者と関連メンバに行いました。 2016.12.07 ガリバーインターナショナル様（7/15に株式会社IDOMに社名変更）主催の「ビジネスでのAI活用」 の
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