Python

Seabornの応用：catplotを使いこなす – 見やすく効果的なカテゴリデータの可視化

この記事では、Seabornのcatplotを使用してカテゴリデータを視覚化する方法について解説しました。catplotを使うことで、データセット内のカテゴリごとのパターンや関係性を理解するのに役立ちます。データの可視化における重要性やSeabornのcatplotがその役割を果たす方法について述べ、読者がデータ解析や洞察を得る際にこの強力なツールを活用することの重要性を強調しました。読者がこの記事を通じてcatplotの基本的な使い方を理解し、さらに応用的なプロットの作成やデータ解析に活かすことができれば幸いです。

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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の魅力とウォーリーを探せプロジェクトその３

機械学習の世界に足を踏み入れると、その広がりと可能性に驚かされます。特に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像分析の分野で優れた成果を上げています。今回は、CNNの基本的な概念から始め、実践的なプロジェクトとして「ウォーリーを探...

AI/MachineLearningPythonプログラミング

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の魅力とウォーリーを探せプロジェクトその２

この記事では、Pythonの機械学習ライブラリChainerを使って、人気絵本「ウォーリーを探せ」の主人公ウォーリーを自動認識するプロジェクトに挑戦します。画像認識の基礎から教師データの収集、モデル構築、学習プロセスまでを詳しく解説しています。

AI/MachineLearningPythonプログラミング

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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の魅力とウォーリーを探せプロジェクトその１

このブログ記事では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について解説しています。初めに、CNNの基本的な概念について説明し、その後に実際の題材として、CNNを用いて「ウォーリーを探せ」の絵本のキャラクターを検出するプロジェクトに取り組む構想を紹介しています。また、題材選定の経緯や教師データの収集についても触れています。この記事を通じて、機械学習におけるCNNの応用や実践的な活用方法について興味を持つ読者に向けた情報提供を行っています。

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【DCGAN】AIはピクセルアートを描けるようになるのか

DCGAN（Deep Convolutional GAN）についての解説と、ピクセルアート生成の実験結果を通じて、生成モデルの構築や学習のプロセスを紹介しました。初めは乱雑な画像から始まり、学習を進めるごとにキャラクターらしい特徴が現れてきますが、一定の学習回数を超えると過学習が起こり、意図しない結果が生じることもあります。今後はさらに高度な生成モデルを探求し、新たなアート作品の創造に挑戦していきます。

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matplotlibの応用: グラフを複数配置する

この記事では、matplotlibのsubplot機能を使用して、1つの図に複数のプロットを配置する方法について詳しく解説しました。subplotを使用することで、データの比較や関係性の可視化を容易に行うことができます。応用として、上の行に1つのグラフを配置し、下の行に2つのグラフを並べる方法を示しました。これにより、より実践的に1つの図にグラフを自由に配置することができます。

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Seabornの基礎：データの可視化をより美しく、効果的に

この記事では、Seabornの基本的な使い方として、pairplot、catplot、countplot、FacetGridの4つの例を紹介しました。これらの機能を活用することで、データの傾向や関係性を視覚的に把握できることを実演しました。

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AI/MachineLearning

Titanicをニューラルネットワークで予測する

この記事は、KaggleのことはじめであるTitanicの生存者予測というコンペティションに焦点を当てています。Kaggleは機械学習コミュニティの中心的存在であり、データ分析のコンペティションを通じて参加者がスキルを磨く場として知られています。Kaggleでの機械学習コンペティションに参加する際の手法やプロセスを理解し、自身のスキル向上に役立てることができます。

AI/MachineLearningKagglePythonプログラミング

matplotlibの基本: ステム（茎）グラフの描画方法

本記事では、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibのstem関数に焦点を当てて解説しました。stem関数を使用することで、離散データのプロットを直感的に行うことができます。また、カスタマイズや信号処理の応用例についても詳しく紹介しました。

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matplotlibの応用: 2次元メッシュの描画方法

この解説記事では、Pythonのライブラリであるmatplotlibを使用して、2次元メッシュの描画方法について詳しく解説しました。データの可視化は、機械学習や科学計算などの分野で不可欠な作業であり、matplotlibはそのための強力なツールの1つです。

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