In this tutorial, we will continue our work on the Mini Image Editor project using PySimpleGUI. This is the second…
Mojo 🔥 Community Meeting #4 was an important gathering for all members of the Mojo community to come together, share…
In this tutorial, we will create a mini image editor using PySimpleGUI, a simple yet powerful Python library for creating…
In this tutorial, we will create a mini image editor using PySimpleGUI. PySimpleGUI is a Python package that allows us…
OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会 AIプログラム解説(2)2-5 機械学習 scikit-learnの性能の評価、チューニング編 今回は、OSSコンソーシアム 開発基盤部会の第38回部会で行われたAIプログラム解説(2)2-5 機械学習 scikit-learnの性能の評価、チューニング編について紹介します。 性能の評価 機械学習の性能を評価するためには、適切な指標を使用することが重要です。scikit-learnでは、様々な性能評価指標が提供されており、モデルの性能を客観的に評価することが可能です。 代表的な性能評価指標としては、精度(Accuracy)、適合率(Precision)、再現率(Recall)、F1スコア(F1 Score)などがあります。これらの指標を適切に選択し、モデルの性能を評価することが重要です。 チューニング 機械学習モデルのチューニングは、モデルのパラメータやハイパーパラメータを最適化することを指します。scikit-learnでは、GridSearchCVやRandomizedSearchCVなどのツールを使用してハイパーパラメータをチューニングすることが可能です。 また、交差検証(Cross Validation)を行うことで、モデルの汎化性能を評価することができます。過学習を防ぐためにも、交差検証を適切に行うことが重要です。 以上が、OSSコンソーシアム…
AWX Community Meeting 2024-03-12 AWX Community Meeting 2024-03-12 The AWX Community Meeting scheduled for March 12, 2024, is an important…
OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会 AIプログラム解説(2)2-3 機械学習 scikit-learnの様々な分類器(PPN、SVM、DTL、LRA)編 OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会 AIプログラム解説(2)2-3 機械学習 scikit-learnの様々な分類器(PPN、SVM、DTL、LRA)編 OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会では、機械学習の分野に焦点を当て、scikit-learnの様々な分類器について解説されました。 PPN(Perceptron) PPNは単純な線形分類器であり、入力ベクトルを特定のクラスに分類します。境界線を見つけるという点で、線形SVMと似ていますが、実装がよりシンプルです。…
In a recent meeting with Russian President Vladimir Putin, Indian External Affairs Minister (EAM) Dr. S Jaishankar highlighted the growing…