データサイエンス 【DS検定対策9】機械学習モデルの評価指標をやさしく整理｜Accuracy・Precision・Recall・F1・MAE・RMSE・R²
DS検定で頻出の「モデル評価指標」をわかりやすく整理。分類（Accuracy、Precision、Recall、F1）と回帰（MAE、RMSE、R²）の違いや使い分けを、図と具体例でやさしく解説します。
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AI・生成AI Pythonデータ分析入門｜初心者向け基礎から実践まで
データ分析の基礎を初心者向けに解説。教師あり・教師なし学習の違いから、Pythonの基本ライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib）、Google Colabでの実践方法までを体系的に紹介します。生成AIを活用したコード生成も解説。
AI・生成AI リスキリング体験記②｜株価予測AI×財務分析｜Aidemy成果物で学ぶPythonとProphet
Apple株価をProphetで予測し財務指標を分析。Aidemy講座の成果物としてリスキリング事例を紹介。
AI・生成AI DL超入門2｜回帰・分類・強化学習をわかりやすく解説
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AI・生成AI DL超入門3｜AI開発のカギはデータ準備と品質管理
ディープラーニングを成功させるには良質なデータが不可欠です。本記事では、データ収集の方法、欠損値や補完、ラベル付けの重要性など、AI開発に欠かせないデータ準備の工程をわかりやすく解説します。