AIデータサイエンスを楽しく学ぼう！
統計学・機械学習・Python・生成AIを、図とコードとウマたんの会話で分かりやすく解説しています。
493本の記事掲載中！
height.py
import numpy as npheights = np.random.normal(170, 6, 1000)heights.mean(), heights.std()
Out(170.1, 5.98)
データのばらつきは、平均と標準偏差でつかめる！正規分布の記事を読む →
classify.py
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionmodel = LogisticRegression().fit(X, y)model.score(X_test, y_test)
Out0.92
2つのグループを分ける線を、データから学ぶんだ！ロジスティック回帰の記事を読む →
rag.py
docs = retriever.search(question, k=3)answer = llm.generate(question, context=docs)print(answer)
Out年20日です（人事規程 第12条より）
資料を探してからLLMに答えさせる。これがRAG！RAGの記事を読む →
