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。

494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 →

学ぶ順番

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