ITエンジニア ノイのブログ

ITエンジニアのノイです。 YouTubeで ITエンジニアのお勉強という学習用の動画を公開しています。チャンネル登録お願いします!https://m.youtube.com/channel/UCBKfJIMVWXd3ReG_FDh31Aw/playlists

AI時代に遅れるな!今、知っておきたいAIの新常識

こんにちは!ノイです。

先日、あるエンジニア交流会のLT会でAIのお話をさせて頂きました。その時の内容を動画にしています。

YouTubeはこちら⬇️

https://youtu.be/CEeKSKmUHjA

 

 AIに関する専門的な内容ではなく、ITエンジニアが知っておきたいこと、技術のトレンドをお話しています。

G検定受験予定の方でテキストを見てもさっぱりわからんという方にも最初に見る動画にはちょうど良いと思います。

そもそもAIって何?機械学習?深層学習?ってところから説明して、新しい技術でどんなことができるかを解説しています。

 

ちなみに、松尾先生のこの本は一度読んでおくと良いと思います。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの [ 松尾 豊 ]

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感想(4件)

 

ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る (KS科学一般書) [ ヤン・ルカン ]

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感想(0件)

モデルの評価方法(分類問題)

こんにちは!ノイです。

 

作成したモデルはどのように評価しますか?

スパムメールスパムメールではないかなどの分類問題では正解率、再現率、適合率、F値といった指標が使われます。

しっかりと理解しないと、都合の良い指標で判断してしまい、実用段階で十分な精度が得られないことがあります。

 

詳しくは実際に計算しながら、YouTubeで解説しています⬇️

https://youtu.be/dHg9AZaaR6Y

 

 

スッキリわかるPythonによる機械学習入門 [ フレアリンク ]

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Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [ Andreas C. Muller ]

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G対策動画用テキスト販売開始

こんにちは!ノイです。

ITエンジニアノイのG検定対策動画の問題集テキストです。
YouTubeのITエンジニアノイのチャンネルで解説をしている100問解くまで帰れませんの問題集です。
問題のみで解答解説はITエンジニアノイのチャンネルで動画をご覧ください。
G検定は過去問が公開されていませんが、視聴者様からは予想問題から出たという声も聞いています。
試験を受験するにあたっては、動画だけでなく、お手元に資料もある方が良いと思います。
対象動画
https://youtu.be/fGuqnwgER0o
画像はイメージですので、作成ロットによって若干の違いが生じる可能性があります。

購入先はこちらです⬇️

https://neulicht.base.shop/items/67245874

 

 

 

プライバシーポリシーの制定

こんにちは!ノイです。

プライバシーポリシーに関して記載致しました。

 

個人情報の取得

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AI•機械学習プロジェクト始動前に知っておきたいこと

こんにちは!ノイです。

人工知能が注目されて、いよいよ導入したいと思っている方も多いと思います。

開発コストを投資しても思うような成果物が得られないというのは防ぎたいですよね…

そこで、今回の動画は機械学習プロジェクトの特徴や問題点とその対策、成功のポイントを解説しています。

機械学習ウォーターフォール型やアジャイル型の開発とは違って、手戻りが多いのです。プロジェクトが進むにつれて、ブレることのないビジネス課題上のKPIを初期段階に定めておく必要があります。

詳しくはYouTubeをご覧になってください!

https://youtu.be/ZlNnLDaoQ0I

 

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Jupyter Notebookを簡単に使う方法

こんにちは!ノイです。

今日はJupyter Notebookについて動画を作りました!

https://youtu.be/SW_OiTANqZk

 

開発環境を構築するのって結構大変ですよね…

機械学習を試すにはPythonだって思っても、使いたいライブラリを入れるだけでも一苦労。

Jupyter Notebookを入れると、必要なものを一式、簡単に用意することができます。

機械学習にはどんなライブラリを使って、Jupyter Notebookをどのように使うか、是非動画を参考にしてみてください!

 

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AIによる退会予測で必要なこと

こんにちは!ノイです。

 

サブスクリプションや会員制サービスなどの毎月課金するサービスが増えています。

このようなビジネスモデルでは、新規顧客を獲得するとこも大切ですが、既存顧客の離脱を防ぐことも重要です。

新規顧客を獲得するには広告費など莫大なコストがかかることもあります。新規顧客を獲得するより、既存顧客を維持する方がコストも高くなく、優良顧客にもつながります。

 

今回の動画では機械学習で退会予測をするために必要な考え方や手法を説明します。

是非ご覧になって、ビジネスに活かしてください!

https://youtu.be/W08JCeFRAJc

 

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