Kerasは開発者ショレ氏がロボティクス研究を背景に「人間ファースト」の思想で開発したディープラーニング用APIです。TensorFlowへの統合を経て最新の「Keras3」へと進化し、同じコードのままTensorFlow、JAX、PyTorchを自由に切り替えて最新の恩恵を受けられるのが特徴です。
こんにちは！ 猫のタローです。猫の姿をしていますが、前世ではデータサイエンティストでした。 データサイエンティストの基礎を体験することによって、データサイエンスの基礎力を取得し、データ思考を身に付けるために、このブログを作っていきます。
Kerasは開発者ショレ氏がロボティクス研究を背景に「人間ファースト」の思想で開発したディープラーニング用APIです。TensorFlowへの統合を経て最新の「Keras3」へと進化し、同じコードのままTensorFlow、JAX、PyTorchを自由に切り替えて最新の恩恵を受けられるのが特徴です。
ディープラーニングの基礎を体系的に解説しています。脳の神経回路を模した仕組みや、AIが自ら特徴を見つけ出す「特徴量の自動化」など、従来の機械学習との違いを明示。原理から画像認識等の実例、注釈付けの重要性まで図解で分かりやすく網羅しています。
【寄稿】データ分析にハマった経緯とその楽しさ、心がけている事
Pythonでデータサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付ける
#73 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
GoogleコラボのPythonのバージョンアップにより、GoogleコラボでPyCaretは動かなくなります。そこで、Dockerコンテナを使って、仮想環境をサクッと作りPyCaretを動かしてみようと思います！
Pycaretでのクラスタリングはいかがでしたか？最低限、下記のコードを覚えれば、機械学習の『クラスタリング』で分析することができます。ただし、結果の評価や比較などは、統計的な理解が必要になります。教師あり学習と較べると、交差検証関連やcompare_models関数が使えないなどの違いがあります
#71 Section 26 クラスタリング（7）モデルの保存・再利用
save_model関数を使用して、今まで前処理を行って評価してきたモデルをディスクに保存することができます。また、保存されたモデルは、load_model関数を使い再利用することができます。
『Prediction』の最初のコードは、predict_model関数を使った予測になります。
#69 Section 24 クラスタリング（5）モデルの分析
チュートリアルの『Analyze Model（モデルの評価）』に進みましょう。 plot_model関数、evaluate_model関数で、作成したモデルの分析を体験していきます。
#68 Section 23 クラスタリング（4）クラスターラベルの付加
assign_model関数は、どのクラスター（Cluster 0, Cluster 1・・・）に属するかを元の入力データセットに新しい列として追加して返してくれます（クラスターラベルの付与）。
#67 Section 22 クラスタリング（3）モデルの作成
PyCaretで行うクラスタリング、このSectionではcreate model関数 と『Silhouette（シルエット係数）』、『Calinski-Harabasz』、『Davies-Bouldin』などの評価指標を猫のタローと共に体験していきましょう。
『クラスタリング』のデータのsetup関数を使った前処理について、関数型APIとオブジェクト指向API体験していきます。
#65 Section 20 クラスタリング（1）教材の用意＆PyCaretのインストール／インポート
ここからは、猫のトラーとともに機械学習の第三弾として、教師なし学習の『クラスタリング』を体験していきましょう。まずは、教材の準備です。
YouTubeコースは、関連の動画が視聴する順番で並んでいます。また、そのコースのどこまで視聴したかも記憶してくれていますので、すぐに次の新しいものから視聴できますのでストレスフリーですね（途中でも大丈夫）
ycaretでの回帰はいかがでしたか？出力された評価結果、分析結果を詳しく説明しましたが、最低限、下記のコードを書けば、機械学習の『回帰』で分析することができます。新たなデータを作成してそれを予測するコードを加えても全部で19行！
#63 機械学習 Section 18 回帰（7）モデルの保存
予測したモデルを、save_model関数を使用して、今までの分析の流れを後で使用するためにディスクに保存していきます。 save_model関数を使ったモデル（前処理方法などを含む）を呼び出す（ロードする）ためには、load_model(‘保存したモデル名‘)を使います。
compare_models関数で求めた性能が良かったモデル（catboost/CatBoost Regressor）で、新たにデータを作成して、予測をしてみましょう。
#61 Section 16 回帰（5） モデルの分析(2)
PyCaretでは、『plot_model関数』を使わなくても、下記の『evaluate_model関数』を使うことで、クリック一つで、様々なモデルの評価を可視化（グラフ化）することができます。しかも、たった一行！
Pythonでデータサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付ける
#60 Section 15 回帰（4） モデルの分析(1)
Pycaretのplot_model関数を用いると、テストセットにおける学習済みモデルのパフォーマンスを下記のグラフによって分析できます。 ・残差プロット（Residuals Plot） ・予測誤差プロット（Prediction Error） ・特徴量重要度（Feature importanc）
Pycaretの『compare_models』関数により、ライブラリで使用可能なすべてのモデル（アルゴリズム）を交差検証を用いて訓練し、評価指標を算出して性能を評価します。
Pycaretの『setup』関数によるいくつかの前処理機能を体験していきます。 機械学習においてカテゴリ変数を数値データに変換するために『One-Hot Encoding』という手法を使っています。
個人の選好順位が選挙にどの程度反映されているのでしょうか？ケネス・アローの不可能性定理で考えてみましょう。
#57 Section 12 回帰（1）教材の用意＆PyCaretのインストール／インポート
Pythonでデータサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付ける
#56 分析環境再構築/コラボのPythonバージョンアップ
Pythonでデータサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付ける
『データサイエンス チュートリアル オフィシャル テキスト』2冊目を出版しました！
Pythonでデータサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付ける
書籍紹介 Python Google Colaboratory Colab
中学生がPythonを学べば生涯収入が5000万円増、ChatGPTが示した計算の根拠
Pycaretの関数setup、compare_models、plot_model、evaluate_model、predict_model、save_model、load_modelを用いて簡単に二項分類の予測ができました。
最も性能が良いモデルを見つけたので、それを保存して、またの機会に使えるようにしておきましょう。『save_model』関数と『load_model』関数を使います。余力のある方は、pickle形式やモデルの説明も理解しておきましょう。
compare_models関数で求めた最も性能が良かったモデルで、予測をしてみましょう。predict_model(モデル名, data = データ名)を使います。
Pycaretで、plot_model関数を使わず、evaluate_model関数を用い、モデルの分析をしていきます。
『plot_model』関数を用い、『compare_models』関数で最も性能が良かったモデルのパフォーマンスを分析していきます。
PyCaretでは『compare_models』関数により、ライブラリで使用可能なすべてのアルゴリズム（PyCaretでは『モデル』と言います）を交差検証を用いて訓練し、評価指標を算出して性能を評価します。
データサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。
#48 Section4 分類（1） 教材の用意＆PyCaretのインストール／インポート
どのような機械学習を選択してデータ解析すればよいか提案ができること、そしてそのコードを書けることにより、データサイエンティストとしてかなり有利な条件でのリスキリングが可能となります。
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AIがすべてのプログラミングコードを生成するようになるので「コーディングを学ぶのは時間の無駄」か？について考えてみました。
データサイエンティストの基礎作業を体験することによって、データサイエンスの基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。3rd STEP 応用編 医療は、製薬企業の方はもちろん、医療のデータ分析をしてみたい方にも、役立ちます。
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オープンデータを活用したデータ分析の手法を学べる講座の紹介です。
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データサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。
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データサイエンス関連の資格について考えていきます。IT系には、国家資格、民間資格を合わせると非常に多くの資格が存在しますが、下記の3方向から資格を分類してみました。 ① Pythonの資格 ② データサイエンスの資格 ③ プログラミング全般の資格
本格的にデータサイエンスの学習に進もうと決意した方々が、次は何を目指すべきか、指針
書籍紹介 Python Google Colaboratory Colab
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データホライゾンとDeSCヘルスケア 医療データ目的外利用の疑い
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NDBオープンデータの説明
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2nd STEP開始！ #15 どのような集計をして、グラフを描くのか？
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カスタマーサクセスとデータサイエンスの関係を記載しています。
https://tutorial4datascience.blogspot.com/2022/12/blog-post.html
このブログは、データサイエンティストが身に付けるべき最小限のPythonプログラムを解説していますが、それは、スキルを身に付けることが最終目的ではありません。プログラミングを体験することによって「データ思考」を身に付け、ビジネス力を身に付け、キャリアアップに役立てることが目的です。
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データサイエンス体験動画「データサイエンス チュートリアル 猫のタロー編」の第9回目は、「 数値の最大値の求め方 」を説明します。 以前のデータの確認では、データ数を確認するだけでしたが、最大値、最小値、平均などの 要約統計量 を確認することも重要です。 今回は、最大値を中心...
データサイエンス体験動画「データサイエンス チュートリアル 猫のタロー編」の第8回目は、「 列の参照 」を説明します。 Section 3と4では、データ全体を確認することを習得しましたが、ここでは、特定の列を選んで、確認する方法を解説します。 ⑪ データ名[“列名”] ⑪'...
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データサイエンス体験動画「データサイエンス チュートリアル 猫のタロー編」の第6回目は、読み込んだデータの確認（2）を説明します。今回は、下記のプログラムを使って、データのサイズを取得する方法を解説します。 ⑥ len(データ名.index) ⑦ データ名["カラム名"]...
データサイエンス体験動画「データサイエンス チュートリアル 猫のタロー編」の第5回目は、読み込んだデータの確認（1）を説明します。まずは、データの 目視確認 です。 読み込んだデータ、処理をしたデータは必ず目視確認するようにしましょう！正確な分析をする上での基本です。 データを...
#4は、「 ライブラリの選択とデータの読み込み」を説明します。 #4では、いよいよそこそこ大きなデータ（約54万行）を読み込んでいきます。前回G oogleドライブ に保存したデータを、 コラボ で読み込んで活用していきます。 ■ 動画を見る前に、 下記の PowerPoint（...
Pythonの基礎を学ぶイチオシの教材としては、下記の書籍があります。 Pythonの中で、データ分析や機械学習のプログラミングで最も使われるライブラリ（*1）である Pandasの開発者Wes McKinney による人気のテキストです。データ分析を行うための基本を網羅してお...
（1） 色々な 業務の効率化 や Webプログラミング などの一般的なPythonプログラミングを基礎から使いたいという場合は、公式版のPythonをインストールします。 Python Japanが「Python環境構築ガイド」を公開しています。 ■ Python環境構築ガ...
データサイエンスを身に付けるためには、データ分析を自らが行うことが大切です。理論を学ぶだけでは理解することが難しいですし、なにより目の前のデータを自分で分析して、自分なりの仮説を立てることはとても楽しいことです。 その際に、どのプログラム言語から学ぶのか、迷ってしまうことがあるで...
#3 分析に使うデータの準備とGoogle Colaboratory（コラボ）にアクセスしよう！
さて、#3は、 分析に使うデータの準備とGoogle Colaboratoryを説明します。 #3でつまずき易いの は、 GoogleドライブやGoogle Colaboratory（以下「コラボ」）のファイルがどこに存在しているかを理解 することです。これは、慣れればどうという...
こんにちは！前回は、なぜ、データサイエンスを体験するのか？を説明させていただきました。 いよいよ、本論に入っていきたいと思います。 「データサイエンス チュートリアル」は、1st STEPとして「 ビッグデータの読み込みとデータの確認 」、2nd STEPとして「 集計とグラフ描...
みなさん、こんにちは！ 猫のタローです。猫の姿をしていますが、前世ではデータサイエンティストをしていました。これから、データサイエンス体験動画「データサイエンス チュートリアル 猫のタロー編」を始めます。 まずは、 なぜ、データサイエンスを体験するのか？ ご説明します。 それは、...
Kerasは開発者ショレ氏がロボティクス研究を背景に「人間ファースト」の思想で開発したディープラーニング用APIです。TensorFlowへの統合を経て最新の「Keras3」へと進化し、同じコードのままTensorFlow、JAX、PyTorchを自由に切り替えて最新の恩恵を受けられるのが特徴です。
ディープラーニングの基礎を体系的に解説しています。脳の神経回路を模した仕組みや、AIが自ら特徴を見つけ出す「特徴量の自動化」など、従来の機械学習との違いを明示。原理から画像認識等の実例、注釈付けの重要性まで図解で分かりやすく網羅しています。
Pythonでデータサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付ける
GoogleコラボのPythonのバージョンアップにより、GoogleコラボでPyCaretは動かなくなります。そこで、Dockerコンテナを使って、仮想環境をサクッと作りPyCaretを動かしてみようと思います！
Pycaretでのクラスタリングはいかがでしたか？最低限、下記のコードを覚えれば、機械学習の『クラスタリング』で分析することができます。ただし、結果の評価や比較などは、統計的な理解が必要になります。教師あり学習と較べると、交差検証関連やcompare_models関数が使えないなどの違いがあります
save_model関数を使用して、今まで前処理を行って評価してきたモデルをディスクに保存することができます。また、保存されたモデルは、load_model関数を使い再利用することができます。
『Prediction』の最初のコードは、predict_model関数を使った予測になります。
チュートリアルの『Analyze Model（モデルの評価）』に進みましょう。 plot_model関数、evaluate_model関数で、作成したモデルの分析を体験していきます。
assign_model関数は、どのクラスター（Cluster 0, Cluster 1・・・）に属するかを元の入力データセットに新しい列として追加して返してくれます（クラスターラベルの付与）。
PyCaretで行うクラスタリング、このSectionではcreate model関数 と『Silhouette（シルエット係数）』、『Calinski-Harabasz』、『Davies-Bouldin』などの評価指標を猫のタローと共に体験していきましょう。
『クラスタリング』のデータのsetup関数を使った前処理について、関数型APIとオブジェクト指向API体験していきます。
ここからは、猫のトラーとともに機械学習の第三弾として、教師なし学習の『クラスタリング』を体験していきましょう。まずは、教材の準備です。
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ycaretでの回帰はいかがでしたか？出力された評価結果、分析結果を詳しく説明しましたが、最低限、下記のコードを書けば、機械学習の『回帰』で分析することができます。新たなデータを作成してそれを予測するコードを加えても全部で19行！
予測したモデルを、save_model関数を使用して、今までの分析の流れを後で使用するためにディスクに保存していきます。 save_model関数を使ったモデル（前処理方法などを含む）を呼び出す（ロードする）ためには、load_model(‘保存したモデル名‘)を使います。
compare_models関数で求めた性能が良かったモデル（catboost/CatBoost Regressor）で、新たにデータを作成して、予測をしてみましょう。
PyCaretでは、『plot_model関数』を使わなくても、下記の『evaluate_model関数』を使うことで、クリック一つで、様々なモデルの評価を可視化（グラフ化）することができます。しかも、たった一行！
Pythonでデータサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付ける
Pycaretのplot_model関数を用いると、テストセットにおける学習済みモデルのパフォーマンスを下記のグラフによって分析できます。 ・残差プロット（Residuals Plot） ・予測誤差プロット（Prediction Error） ・特徴量重要度（Feature importanc）
Pycaretの『compare_models』関数により、ライブラリで使用可能なすべてのモデル（アルゴリズム）を交差検証を用いて訓練し、評価指標を算出して性能を評価します。
書籍紹介 Python Google Colaboratory Colab
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Pycaretの関数setup、compare_models、plot_model、evaluate_model、predict_model、save_model、load_modelを用いて簡単に二項分類の予測ができました。
最も性能が良いモデルを見つけたので、それを保存して、またの機会に使えるようにしておきましょう。『save_model』関数と『load_model』関数を使います。余力のある方は、pickle形式やモデルの説明も理解しておきましょう。
compare_models関数で求めた最も性能が良かったモデルで、予測をしてみましょう。predict_model(モデル名, data = データ名)を使います。
Pycaretで、plot_model関数を使わず、evaluate_model関数を用い、モデルの分析をしていきます。
『plot_model』関数を用い、『compare_models』関数で最も性能が良かったモデルのパフォーマンスを分析していきます。
PyCaretでは『compare_models』関数により、ライブラリで使用可能なすべてのアルゴリズム（PyCaretでは『モデル』と言います）を交差検証を用いて訓練し、評価指標を算出して性能を評価します。
データサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。
どのような機械学習を選択してデータ解析すればよいか提案ができること、そしてそのコードを書けることにより、データサイエンティストとしてかなり有利な条件でのリスキリングが可能となります。
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どのような機械学習を選択してデータ解析すればよいか提案ができること、そしてそのコードを書けることにより、データサイエンティストとしてかなり有利な条件でのリスキリングが可能となります。
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AIがすべてのプログラミングコードを生成するようになるので「コーディングを学ぶのは時間の無駄」か？について考えてみました。
データサイエンティストの基礎作業を体験することによって、データサイエンスの基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。3rd STEP 応用編 医療は、製薬企業の方はもちろん、医療のデータ分析をしてみたい方にも、役立ちます。
データサイエンティストの基礎作業を体験することによって、データサイエンスの基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。3rd STEP 応用編 医療は、製薬企業の方はもちろん、医療のデータ分析をしてみたい方にも、役立ちます。
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