Book358

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こんにちは。プログラミング初心者で、Pythonを使ったデータ分析を習い始めたばかりの ひよっこ分析者B(Book358)です。🐤

  • ひよっこ分析者BのPython学習日記

    Python学習日記では、スクールで学習した内容の復習を兼ねて、kaggleの入門コンペなどで実践した結果をまとめています。

  • ひよっこ分析者BのAI学習室

    AI学習室では、「AI・ディープラーニング」に関する学習内容などをまとめています。

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【Python学習日記1】　　　　　　　　　ペンギンデータの二項分類

　こんにちは。プログラミング初心者で、Pythonを使ったデータ分析を習い始めたばかりの ひよっこ分析者B(Book358)です。今回はスクールでPythonの機械学習の基礎を教わったので、その実践としてkaggleの南極ペンギンの種類を予測する初心者向けのコンペにトライしてみました。 ※ このブログはAidemy Premiumのカリキュラムの一環で、受講修了条件を 満たすために公開しています。 ※ 開発環境 　　 Python3，Windows11 ，Chro

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    • 【Python学習日記6】　　　　　　　　　タイタニック号の生存予測

      　こんにちは。プログラミングスクールでPythonを使ったデータ分析を学習中の ひよっこ分析者B(Book358)です。今回は「性別･年齢･乗船料金など」の乗船者データからタイタニック号の生存者を予測するkaggleの入門コンペにトライしてみました。(LightGBMで学習し、LIME(XAI)でどの特徴量が予測に大きく影響しているか検証してみました。) ※ 開発環境 　　 Python3，Windows11 ，Chrome，Google Colaboratory 1.

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      • 【Python学習日記5】　　　　　　　　　生鮮野菜の価格予測

        こんにちは。プログラミングスクールでPythonを使ったデータ分析を学習中の ひよっこ分析者B(Book358)です。今回はスクールで教わったSARIMAモデルの復習(実践)を兼ねて、過去の「市場データ (各野菜の卸売価格)」を元に 、未来の「野菜価格(11品目)」を予測する Nishikaの定期開催コンペにトライしてみました。 ※ 開発環境 　　 Python3，Windows11 ，Chrome，Google Colaboratory 1. 概要1.1 題目 　生鮮

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        • 【AI学習室1】　　　　　　　　　　　　G検定 (JDLA Deep Learning for GENERAL)

          　こんにちは。プログラミングスクールでPythonを使ったデータ分析を学習中の ひよっこ分析者B(Book358)です。近年流行のAI技術に興味が湧き、学習を始めました。今回は「AI・ディープラーニング」について知る為の学習の一環として受験した「G検定」について解説します。 1. G検定とは　一般社団法人日本ディープラーニング協会 (JDLA) が実施する、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験。ディープラーニングをはじめとする、 AIに関する様々な技

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        【Python学習日記1】　　　　　　　　　ペンギンデータの二項分類

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        • ひよっこ分析者BのPython学習日記
          6本
        • ひよっこ分析者BのAI学習室
          1本

        記事

          【Python学習日記4】　　　　　　　　　LSTMによる株価予測

          　こんにちは。プログラミングスクールでPythonを使ったデータ分析を学習中の ひよっこ分析者B(Book358)です。今回は「日経225の終値をLSTMモデルで予測する」スクールでの課題についてまとめました。 ※ 開発環境 　　 Python3，Windows11 ，Chrome，Google Colaboratory 1. 概要1.1 題目 　LSTMによる株価予測 1.2 目的 　「日経225の終値データセット」を用いて、終値(株価)の推移を予測するLSTMの

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          【Python学習日記4】　　　　　　　　　LSTMによる株価予測

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          【Python学習日記3】　　　　　　　　　ボストンの住宅価格予測

          　こんにちは。プログラミングスクールでPythonを使ったデータ分析を学習中の ひよっこ分析者B(Book358)です。今回はscikit-learnの「ボストンの住宅価格データセット」を用いて、相関性の高い特徴量から住宅価格を予測するモデルを構築してみました。 ※ 開発環境 　　 Python3，Windows11 ，Chrome，Google Colaboratory 1. 概要1.1 題目 　ボストンの住宅価格予測 1.2 目的 　「ボストンの住宅価格データセ

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          【Python学習日記3】　　　　　　　　　ボストンの住宅価格予測

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          【Python学習日記2】　　　　　　　　　手書き数字の識別

          　こんにちは。プログラミングスクールでPythonを使ったデータ分析を学習中の ひよっこ分析者B(Book358)です。今回は「0～9の手書き数字(画像)」を用いて数字の識別モデルを構築するkaggleの入門コンペにトライしてみました。データセットは、70,000枚の数字画像を集めた「MNIST(エムニスト)」です。 ※ 開発環境 　　 Python3，Windows11 ，Chrome，Google Colaboratory 1. 概要1.1 題目 　Digit Re

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