機械学習やAIが私たちの生活やビジネスにますます浸透している一方で、それらの技術がどのように判断や予測を行っているのかを理解することが求められています。 この理解が不十分だと、AIの予測や判断がブラックボックスのように感...

データ分析や機械学習の現場では、量的（数値）データと質的（カテゴリ）データが混在することが多々あります。 このようなデータを効果的にクラスタリングする方法として、k-プロトタイプ法が注目されています。 k-プロトタイプ法...

データサイエンスにおいて、高次元のデータセットを効果的に解析し理解することは、常に一つの大きな課題です。 主成分分析（PCA）は、この課題を解決するための強力なツールであり、多次元データの本質を捉え、より低次元の空間で表...

データ分析や機械学習のプロジェクトでは、Pandasを使ってデータフレームを操作することがよくあります。 データフレーム内の行ごとに処理を行いたい場合、Pandasのiterrows()メソッドが役立ちます。 今回は、i...

データが溢れる現代社会において、情報を効果的に伝達する手段としてのデータ可視化の重要性は、ますます高まっています。 Pythonの可視化ライブラリの中でも、plotlyは特にインタラクティブ可視化に優れています。 前回、...

データが溢れる現代社会において、情報を効果的に伝達する手段としてのデータ可視化の重要性は、ますます高まっています。 単に数字や表を並べるだけでなく、データを視覚的に表現することで、複雑な情報も直感的に理解できるようになり...

データは私たちの周りに溢れていますが、その意味を理解するには可視化が欠かせません。 Pythonの強力なライブラリ、matplotlibを使えば、複雑なデータでも美しく分かりやすいグラフに変換できます。 今回は、matp...

データサイエンスやデータ分析の分野で、データの統合と結合は非常に重要なスキルです。 PandasはPythonの強力なデータ操作ライブラリであり、データの統合と結合を簡単かつ効率的に行うための多くの機能を提供しています。...

ディープラーニングは、近年急速に発展し、さまざまな分野で応用されている技術です。 画像認識や自然言語処理、音声認識など、多岐にわたる分野で驚異的な成果を上げています。 今回は、TensorFlowという強力なライブラリを...

データ分析を始める際に、データフレーム（DataFrame）のメタ情報を確認することは非常に重要です。 メタ情報とは、データそのものではなく、データに関する情報、例えば各列のデータ型、欠損値の数、基本統計量などを指します...