IT情報バンク

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多項式

モデル精度の改善方法 1.トレーニングデータを増やす 2.説明変数を増やす/減らす 3.新しい特徴量を作成する 4.多項式項目を増やす 5.正則化を取り入れる(増減):本講座では扱わない。 多項式項目とは、多項式項目を取 […]

決定係数

平均二乗誤差以外にも回帰式の精度を表す指標はある。その一つが決定係数である。 決定係数は、回帰分析の当てはまりの良さを表し、データの変動を回帰式で説明できる割合のこと。 決定係数の範囲:0~1 全てのデータが回帰式上にあ […]

誤差の二乗

誤差の二乗の場合は、基本的に小さければ小さいほどモデルの精度は高いと言える。 残差プロット(データ毎の残差をプロットした散布図) 残差プロットを描き、それがおおむねy=0の直線の周りに集まっていれば、良いモデルができたと […]

モデルの評価

モデルの評価 手順 1.データセットを学習データとテストデータに分割する。 2.学習データを使ってモデルを学習させる。 3.テストデータを使って検証する。 1.は、学習データとテストデータの比率は多くの場合5:5~8:2 […]

重回帰分析の説明2

=ラベルの予測において、2次元以上の特徴量がそれぞれ、どの程度、影響を与えているかを測定する手法のこと。 単回帰分析は、特徴量は1次元で、特徴量とラベルの間に「直線的な関係(線形)」が前提となっている。 重回帰分析のよう […]

重回帰分析の説明1

=2種類以上の説明変数がある回帰分析のこと。 重回帰分析の式 [機械学習の用語] 特徴量:説明変数のこと。 次元:説明変数の種類・数のこと。 ラベル:目的変数のこと。 違う言い方だが、内容は一緒である。

最小二乗法

残差が最小となる回帰直線を探すための最もシンプルな方法。 実測値は、プラス、マイナスと散在する可能性があるため、単純に合算では求められない。 残差を二乗し、符号を全てプラスに統一し、その上で総和を求め、そこから最小化を求 […]

[単回帰分析]

直線の式(1次式) y=ax+b y(目的変数)=a(回帰係数)*x(説明変数)+b(切片) 最適な値とは、「求めたい回帰直線=最も当てはまりの良い線」 回帰直線上の値と実際の値の差が最も小さい直線のこと。 この差分のこ […]

[単回帰分析]

「ある1つの変数xが大きくなる場合に、別の変数yにどの程度の影響を与えるか」を測定する。 2つの変数の散布図を描いた時、それらの関係性を最も上手く表す直線(回帰直線)の式を求めるのが、単回帰分析である。

予測したい変数(目的変数)

予測したい変数(目的変数) 別の変数(説明変数)=基盤変数 ・説明変数と目的変数の間に直線的な関係がある=線形回帰 ・説明変数と目的変数の間に曲線的な関係がある=非線形回帰 ・説明変数一つだけの単回帰分析 ・説明変数が複 […]

回帰

回帰は、連続値を予測する。 [回帰が実現すること] →商品販売数の予測、来店客数の予測 →基盤となる変数を基にして、別の変数を予測することができる。 ・基盤変数と予測する変数の関係が線形(=直線的)となる線形回帰 ・非線 […]

副問合せのネスト

副問合せは、別の副問合せの中にネストすることができます。 WHERE句では、255レベルまでねすとすることができます。 FROM句では、無制限にネストが可能です。 ※なお、一般的に、ネストレベルが深くなるにつれ、SQL文 […]

COALESCE関数

COALESEC(式1 , 式2 [, 式n・・・]) COALESCE関数は、引数に指定された式リストを先頭(左側)からチェックし、最初に見つかったNULL値以外の値を戻す関数です。 すべての式がNULL値の場合は、N […]

NULLIF関数

NULLIF(式1,式2) NULLIF関数は、引数に指定された2つの値を比較して、等しい場合はNULL値を戻し、等しくない場合は、式1の値を戻す関数です。

REPLACE関数

REPLACE REPLACE関数は、文字列内の指定された一部の文字列を別の文字列に置き換えます. SQLサンプル SELECT REPLACE(‘イヌヌーピー’, ‘イヌ’ […]

IoT技術について考察

IoT技術は、今後更に巨大な需要を確立することだろう。 いままでのセンサー搭載の数とは比べものにならないほど、膨大な数を設置することが当たり前となるからだ。 ロボットを一つ上げるならば、いままでのセンサーの数では、少なす […]

NVL2関数

NVL2(式1,式2,式3) NVL2関数は、引数式1に指定された値がNULL値以外であれば、式2を戻し、NULL値の場合は、式3を戻す関数です。 戻り値のデータ型は、常に式2のデータ型と同じになります。 また、変換でき […]

NVL関数

NVL(式1,式2) NVL関数は、引数式1に指定された値がNULL値以外の場合は、式1を設定し、NULLの場合は、式2を設定します。 NVL関数を用いないで単純な計算式にしてしまうと、NULL値を含んだ時点で計算結果は […]

5G通信による社会変革について

5G通信がいよいよ実用化となる。 5G通信によって、社会は大きな変革を迎えるだろう。 一つには、自動運転車の普及につながる技術であること。 一つには、IoT実現に必要不可欠な環境を整えてくれること。 一つには、人間活動を […]

ITの今後の動向について

IT業界は、今後も大いに躍進していくだろう。 それは、IT業界に支えられた社会が、構築されているからに他ならない。 ITは人間の活動をより強固なものとした。 便利で、それでいてコストを抑えることに成功している。 人の手に […]

MONTHS_BETWEEN関数

MONTHS_BETWEEN関数は、引数として、受け入れた2つの日付間の月数を戻す関数です。 1ヶ月以下の値は小数に戻されます。 日付1が日付2よりも前の日付の場合は、負の数値を戻します。 MONTHS_BETWEEN( […]

LOWER関数

LOWER関数は、引数として受け入れた文字列をすべて小文字に変換して戻す関数です。 LOWER(文字列) SQL> SELECT LOWER (‘SMALL CHARACTERS’) FROM T […]

仮想通貨の未来像について

ここ最近は、仮想通貨の市場が非常に活発化しています。 いままではほとんど価値が付かなかった仮想通貨が軒並み2017年の間に何十倍、何百倍も値段を上げています。 こうした状況は、単なる投機熱だけではない、近未来の社会スタイ […]

Java APIについて②

Javaプログラムが動作するためには、多くのクラスがJVMに読み込まれます。 JVMが必要なクラスファイルを読み込む処理のことをクラスローディング(class loading)といいます。 クラスローディングは、必要なク […]

Java APIについて

JavaのAPIは、およそ200を超えるパッケージと3,500を超える数多くのクラスが標準提供されています。 プログラム開発者は、それら数多くのクラスをいつでも自由に利用することができます。 APIは、専門家が作ったもの […]

メソッド(method)について

コードの部品化として、メソッドを活用します。 一つのクラス内で処理コードを書き続けていくと、助長になってしまい、見やすさが失われてきます。 煩雑した区切りのないコードが縦長にずらずらと書き連ねるのは、あまり良いものであり […]

データベースの種類について

DBMSには、幾つかの種類があります。 年代の古い順にDBMSの種類について、ご紹介しましょう。 ■階層型データベース 昔からあるDBMSで、フォルダとファイルのように階層構造でデータを格納するタイプのデータベースになり […]

SQL命令の分類について

リレーショナルデータベースに使用されるSQLには、大きく分けて、3つの種類に分類される。 DML(Data Manipulation Language) DDL(Data Definition Language) DCL […]

DCL (Data Control Language)について

DCL (でぃーしーえる) Data Control Languageの略。 データを制御する命令のことを指す。 DCLには、トランザクション制御を行う命令やデータへのアクセス権限を制御する命令が含まれる。

DDL (Data Definition Language)について

DDL(でぃーでぃーえる) Data Definition Languageの略。 データを定義する命令を指す。 データベースでは「データベースオブジェクト」と呼ばれるデータの入れ物を作成してデータを管理する。 このデー […]

DML (Data Manipulation Language)について

DML(でぃーえむえる) (Data Manipulation Language)の略 データを操作するための命令のことを指す。 データ操作とは、データを新しくデータベースに追加したり、削除したり、内容を更新することを指 […]

AI活用の平準化を見据えて

2017年現在、AIビジネスが活況を呈している。 新たなビジネスモデルとして、活用することが時流から乗り遅れまいとするビジネスパーソンたちを刺激している。 AIには、極端に分けて、強いAIと弱いAIがある。 強いAIは、 […]

近未来のプログラマの姿

近未来のプログラマの姿は、より抽象的作業に支配されていくことだろう。 現在は、工程の下層に行けば行くほど、細々とした具体的実データでの作業が求められる。 現在の開発工程は、上層~下層まで分かれているが、この大枠がより大胆 […]

AIの時代の潮流について

これからの社会は、AIをいかに活用していくかという時代に移ったと言えよう。 しかし、その可能性は無限大ではあっても、うまく活用しなければ、なかなか新たな潮流を生み出すことはできないだろう。 多くのことを学ぶ人工知能が、こ […]

AIビジネスの展開について

ここ最近、AIを活用したビジネスが盛んになってきている。   AIを活用できるサービスが各社から次々に出てきている。 画像認識や音声認識でいまでにない高性能化によって、高い精度で認識するようになったことで、様々 […]

AI(人工知能)についての考察

AI(人工知能)が発達することは、より新たな社会を創出する上で、今後、重要な鍵となることだろう。 しかし、今後、AIやロボットが限りなく発達を遂げていくならば、人間の存在意義について、改めて問い直される時代が来ることも避 […]

日本国内の人工知能開発の動き

◆AI(人工知能)の研究動向 ・人工知能の拠点 ― ドワンゴ人工知能研究所(2014年11月~) ― リクルート人工知能研究所(2015年4月~) ― 産業技術総合研究所 人工知能研究センター(2015年5月~) &nb […]

ディープラーニングについて

◆ディープラーニングについて 第3次AIブーム(2013年~)が始まり、その中核を成すとされる技術がディープラーニングだ。 AI(人工知能)は、2017年現在において、三度目の潮流にある。 [AI(人工知能)の歴史] ・ […]

ベーシック・インカムについて

◆未来社会の新たな構造を実験中 オランダのユトレヒト市において、2017年現在において、未来社会の新たなモデル構造について、実証実験が行われている。 ベーシック・インカムは、個人へ無条件で一定の給付金を給付する新たな経済 […]

Right Joinの使い方1

Right Joinの使い方として、該当する値だけ書き出すと歯抜けとなってしまう。 歯抜けのテーブル情報にならないようにIS NOT NULLを用いて、洗い出しを行う。   名前2:IIf(IsNull([名前 […]

外部結合 OUTER JOIN

外部結合(OUTER JOIN) 外部結合は左右それぞれのテーブルの指定したカラムの値が一致するレコードに加えてどちらかのテーブルにしか存在しないデータについても取得します   この時、どちらのテーブルのデータ […]

内部結合 INNER JOIN

内部結合(INNER JOIN) 内部結合では左右それぞれのテーブルの指定したカラムの値が一致するレコードだけを取得します   内部結合ではそれぞれのテーブルの指定したカラムの値が同じものを1つのデータとして取 […]