Python
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Pythonの文字列補間：初心者のためのガイド
ある人物の名前と職業を出力したいとします。以下のように簡単なプログラムを書くことができます。 # 変数を定義 name = ‘Mark’ profession …
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ビジョン・トランスフォーマー（ViTs）： トランスフォーマー・モデルを用いたコンピュータビジョン
ここ数年、トランスフォーマーは機械学習のNLP領域を変革してきました。GPTやBERTなどのモデルは、人間の言語の理解と生成において新たな基準を設定してきました…
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GPU用にYOLOv8を設定する：物体検出を加速する
導入 YOLOv8は、2023年にUltralyticsによって開発され、YOLOシリーズの中でもユニークな物体検出アルゴリズムの1つとして台頭しました。これに…
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Pythonにおける多重線形回帰：包括的ガイド
導入 複数の独立変数と1つの従属変数の間の関係をモデル化するために使用される基本的な統計的手法である多重線形回帰。Pythonでは、scikit-learnやs…
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PythonでAIのためのヒルクライミングアルゴリズムを実装する
ヒルクライミングアルゴリズムは、人工知能とコンピュータサイエンスにおける最も古くてシンプルな最適化アルゴリズムの1つです。これは、局所探索アルゴリズムと呼ばれる…
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ステップ・バイ・ステップ：ランダムウォークモデルの探索
大学で最初のプログラミングベースの統計学の授業で、先生が提案した問題は次のとおりです：水の入った皿の中の単一の花粉粒子のブラウン運動をどのようにモデル化できるで…
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Seabornの棒グラフ：完全ガイド
データの可視化は、複雑な情報を明確で実行可能な洞察に変えます。 Seabornの棒グラフは、優雅で統計的なグラフを通じてカテゴリカルデータを提示するのに優れてい…
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機械学習における特徴抽出：完全ガイド
機械学習における特徴抽出は、生データを意味のある特性の集合に変換し、冗長性を減少させながら重要な情報を捉えます。次元削減技術や既存データから新しい特徴を作成する…
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ポリシーグラディエント定理の説明：実践的なイントロダクション
強化学習（RL）における方策勾配は、エージェントの方策を直接最適化するアルゴリズムの一種であり、期待される報酬の勾配を方策パラメータに関して推定することである。…