AI・機械学習 Grad-CAMをPyTorchで実装！画像分類AIの判定根拠を可視化する方法
Grad-CAMをPyTorchで実装し、画像分類AIがどこを見て判断したのかをヒートマップで可視化します。Hugging Faceの肺炎判定モデルを使い、target_layerの指定からGoogle Colabでの実行までコード付きで解説します。
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AI・機械学習 5分でできる機械学習！Google ColabでPython初心者でもAIを動かしてみよう
5分で機械学習を体験してみましょう。Google Colabなら環境構築なしで、Python初心者でもLightGBMやSHAP、ディープラーニングのサンプルコードをコピペしてAIを動かせます。
AI・機械学習 Python初心者はいきなりインストール不要｜Google Colabを勧める理由
Pythonを始めるなら、いきなりインストールする必要はありません。Google Colabを使えば環境構築なしでPythonを実行でき、機械学習やAIも手軽に始められます。VS Code、Anaconda、Kaggleとの違いや注意点も紹介します。
JASP 【たった50秒】JASPでベイズ統計の線形回帰分析+BF+事後分布R2 +残差プロット描画
今回は、ベイズ統計による線形回帰分析（Multiple Regression）に挑戦してみましょう。JASPを使えば、たった50秒で以下の分析項目を一気に実行できます！この記事では複数の要因が、ある結果とどの程度関連しているかを探索する、...
AI・機械学習 Grad-CAMとは？仕組みをわかりやすく解説｜胸部X線AIで見る判断根拠の可視化と限界
Grad-CAMとは何かを初心者向けに解説します。CAMとの違い、勾配を使った仕組み、胸部X線肺炎判定AIの実例、誤判定例、Grad-CAMの限界まで図を交えてわかりやすく紹介します。
統計用語・概念解説 ベイズt検定とは？BF、事前・事後分布、尤度まで図解でやさしく解説
ベイズt検定の仕組みを、事前分布・尤度・事後分布の関係からわかりやすく解説。BF（ベイズファクター）や95%信用区間、頻度論のt検定との違いも図解で紹介します。
JASP 【JASPでベイズ】たった50秒 ベイズ推定の相関分析+相関行列+BFの頑健性プロット
JASPを使ったベイズ推定による相関分析のやり方を画像付きで解説。ベイズファクター（BF）、相関行列、事前・事後分布、BFの頑健性プロットの出力方法から、結果の保存、APA・BARGに沿った論文・学会での記載例まで紹介します。
JASP 【JASPでベイズ】たった40秒 JASPで対応のあるｔ検定+BFの頑健性プロット+記述統計
JASPを使ったベイズ推定による対応のあるt検定のやり方を初心者向けに解説。データセットの構成、事前・事後分布、頑健性チェック、記述統計量、論文・学会で使える記載例まで紹介します。
JASP 【JASPでベイズ】対応のないｔ検定+BFの頑健性プロット+記述統計
【JASPでベイズ】たった40秒 JASPで対応のないｔ検定+事前・事後分布プロット+BFの頑健性プロット+記述統計
この記事の内容
この記事では無料の統計ソフト「JASP」を使用して、ベイズ推定による対応のないｔ検定を実行し...
AI・機械学習 SHAP Dependence Plotとは？読み方・交互作用・Summary Plotとの違いをわかりやすく解説
SHAP Dependence Plot（依存プロット）の読み方を初心者向けに解説します。特徴量の値とSHAP値の関係、交互作用の見方、Summary Plotとの違い、統計モデルとの比較、SHAP interaction valuesまで図を使ってわかりやすく説明します。