データサイエンス 【KNIME】60秒でランダムフォレスト！プログラミング無しでできる機械学習入門
プログラミング不要で機械学習！KNIMEを使えばランダムフォレストによる高精度な予測モデルをマウス操作だけで簡単に作成できます。学習・予測・評価の流れを丁寧に解説。
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データサイエンス 【KNIME】60秒で決定木分析！プログラミング無しでできる機械学習入門
KNIMEを使えば決定木分析が60秒でできる！プログラミングなしでマウス操作だけ。医療やビジネスでも活用できる、機械学習入門に最適なノーコード分析をわかりやすく紹介します。
データサイエンス マイクロビットで簡単AI体験！CreateAIで動作を判定してみた
マイクロビットでAIを体験！マイクロビットとCreateAIで、専門知識なしでも動作判定モデルが使えます。データ収集からAIモデルの使用までが手軽に学べます。
データサイエンス MAEやAccuracyだけでAIを信用するのは危険！医療AI予測モデル導入前に確認すべきこと
はじめに
以前の記事で、回帰モデルや分類モデルの評価指標として、MSE（平均平方法誤差）・MAE（平均絶対誤差）やAccuracy（正解率）、ROC-AUCなどの指標をご紹介しました。
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データサイエンス 【注意】AccuracyやROC曲線だけでは不十分？医療現場で使える分類モデル評価指標を図解で解説
【医療現場にも役立つ】分類モデルの評価指標をやさしく解説
近年、医療の世界でも「機械学習」や「予測モデル」の活用が注目されています。たとえば、患者の転倒リスク、疾患のスクリーニング、退院時の自立度などを予測するモデルが登場し、学会や...
データサイエンス MAE・MSEの違いと使い分けを図解で解説｜回帰モデルの評価指標まとめ【初心者向け】
機械学習やディープラーニングを利用した予測モデルの利用が一般的になってきています。売り上げ予測や在庫管理など、将来が高精度に予測できると良い場面はたくさんあります。医療分野でも、近年は予測モデルを活用する場面が増えてきました。学会やジャー...