機械学習によるレコメンデーション入門

レコメンドシステムは、ユーザーの過去の行動履歴や、似たような趣味を持つ他のユーザーの行動データなどをもとに、そのユーザーが興味を持ちそうな商品やコンテンツを予測し、提案する情報フィルタリングシステムの一種です。協調フィ […]

距離学習入門～様々なタスクに応用できる機械学習手法～

距離学習（Metric Learning）は、データ間の類似度を学習する機械学習の一手法です。従来の教師あり学習が、与えられたデータから特定のラベルや値を予測することを目的とするのに対し、距離学習は、データ間の関係性そ […]

PyODは、異常検知のための非常に包括的なPythonライブラリで、LOF（Local Outlier Factor）やIsolation Forestといった古典的な手法から、最新の深層学習モデルまで、幅広い異常検知ア […]

機械学習モデルは、FlaskやFlastAPIなどのWebフレームワークを使用して、WebAPIとしてデプロイされることが一般的です。これらのフレームワークは、WebAPIを構築するための便利な機能が豊富に含まれています […]

機械学習において、表形式データは最も広く使用されているデータ形式の1つです。しかし、高品質な表形式データを大量に取得することは依然として大きな課題となっています。この課題を克服するために、オーグメンテーション技術が注目さ […]

シンボリック回帰（Symbolic Regression、記号回帰とも呼ばれます）は、データを説明する数式を自動的に見つけ出す機械学習手法です。この手法では、関数の形式を事前に決めることなく、与えられたデータに最も合う数 […]

機械学習モデルの性能は、学習データの質に大きく左右されます。特に、データに含まれるラベル（正解データ）が誤っていたり、不正確であったりする場合、モデルの精度や信頼性が著しく低下する可能性があります。このようなラベルの誤り […]

クラス不均衡データとは、あるクラスのデータが圧倒的に多く、他のクラスのデータが非常に少ない状態のデータセットを指します。このようなデータで機械学習モデルを構築すると、多数派クラスに偏った予測をしてしまい、少数派クラスの予 […]

Ollamaは、ローカルPCでオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を簡単に利用できる、非常に魅力的なツールです。今回は、Windows環境にOllamaを導入し、LLMを利用する方法について紹介します。 Ollam […]

人工知能（AI）は、現代の組織、特に中小企業（SME）の発展と競争力向上において重要な要素として認識されている。しかし、AIの導入には、コスト、技術的スキルの不足、従業員の受容性といった重要な障壁が存在する。本稿では、こ […]