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記事一覧
GAN（敵対的生成ネットワーク）についてわかりやすく5分で解説！DALL-EやStable Diffusionとの違いは？
当サイト【スタビジ】の本記事では、画像生成分野においてブレークスルーを起こしたGAN（敵対的生成ネットワーク）という手法について解説していきます！また、GANが話題のDALL･EやStable Diffusionと何が違うのかについても見…
95%信頼区間の求め方！誰でも分かる区間推定
当サイト【スタビジ】の本記事では、区間推定について解説していきます。区間推定とは「抽出した一部のデータから、データ全体の特徴をある区間でもって推定する方法」のことです。今回は、そもそも推定とは？といったイメージの話から、実際の区間推定を行う計算方法まで詳しく解説していきます！
アソシエーション分析を事例と共に解説！Pythonで実装してみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、データマイニングの一種であるアソシエーション分析について解説していきます！考え方や事例を紹介した後、Pythonで実装していきます！
需要のある資格ランキング10！これからの時代に役立つ資格の特徴とは？
当サイト【スタビジ】の本記事では、これからの時代に役に立つ資格について紹介していきます！就職や転職に有利になるだけでなく、今後のキャリアを考えるうえで需要が高い資格を中心に紹介していくので興味がある資格はぜひ挑戦していこう！
多重共線性についてわかりやすく解説！定義とVIFとその基準について詳しく！
当サイト【スタビジ】の本記事では、多重共線性について解説していきます。多重共線性とは「ある変数同士が一次従属（完全な線形関係）である場合が複数認められた場合」と定義されています。多重共線性があるデータに対して重回帰分析を適用することはできないので、真っ先に考慮すべき要素です。今回は多重共線性の定義と見分ける指標となるVIFについて解説します！
共分散の定義・求め方をわかりやすく解説！相関係数との違い/関係も見ていこう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、共分散について解説してきます。共分散とは「二組の対応するデータの関係性」と定義されています。共分散を見ることで、一方のデータの値が上がれば、もう一方のデータの挙動が分かります。今回は共分散の定義と相関係数との関係性について解説します！
トピックモデルについて解説！ニュース記事をLDA✕Pythonで分析してみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、自然言語処理において古典的に用いられるトピックモデルについて簡単に解説していきます。トピックモデルの中でもよく用いられるLDAをPythonで動かしてニュース記事をトピック分類していきます。
コールドスタート問題について解説！定義・背景と解決策についてくわしく！
当サイト【スタビジ】の本記事では、コールドスタート問題について解説してきます。コールドスタート問題とは「システムが使用履歴などのデータを持っていないため、効果的な動作と提供が難しい状況」と定義されています。例として推薦するシステムにおいて、事前にある程度のデータがないとほかのユーザーの情報が参照できないため、推薦できないといった問題です。今回はコールドスタート問題の定義・背景・解決策について解説します！
回帰分析の残差の求め方について解説！誤差との違いと残差プロットについてわかりやすく！
当サイト【スタビジ】の本記事では、残差について解説してきます。残差とは「実測値と予測値の差分」と定義されています。残差が大きいデータの場合、適切な手法を適用しなければ間違った推定を行ってしまうため、非常に重要な概念となります。今回は残差の定義と誤差との違い、残差プロットについて解説します！
第1種の過誤・第2種の過誤について解説！有意水準・検出力についても詳しく！
当サイト【スタビジ】の本記事では、第1種の過誤・第2種の過誤について解説していきます。第1種の過誤・第2種の過誤とは「仮説が正しいにも関わらず棄却されること」「仮説が間違っているにも関わらず棄却されないこと」と定義されています。統計的検定では第1種の過誤・第2種の過誤によって間違った判断を行ってしまう可能性があるため、非常に重要な概念となります。今回はこれらの定義と有意水準・検出力について解説します！
変数の尺度について解説！名義・順序・間隔・比例の４つの尺度の違いをわかりやすく！
当サイト【スタビジ】の本記事では、変数の尺度について解説してきます。変数はその性質によって名義・順序・間隔・比例の４つの尺度に分類されます！4つの尺度の特徴について理解しておくことは大事で、特に間隔尺度と比例尺度の違いが分かりにくいのですがここでしっかりおさえておきましょう！
偏相関係数の求め方！相関係数との違いについてわかりやすく解説！
当サイト【スタビジ】の本記事では、偏相関係数について解説してきます。偏相関係数とは「ある変数の影響を除去したうえでの２変数の相関係数」と定義されています。ある変数の影響があると、２変数の相関係数に何かしらの影響を与えることがあります。したがってデータの関係性を見る際は変数の関係性に注意する必要があります。今回は偏相関係数の定義と相関係数との違いについて解説します！
外れ値の定義と外れ値の箱ひげ図や標準偏差での求め方について解説！
当サイト【スタビジ】の本記事では、外れ値について解説してきます。外れ値とは「測定された値の中で、他の値とはかけ離れている値」と定義されています。分析において外れ値を処理しないと統計指標がゆがむ可能性が大きくなるため、対処方法を知っておく必要があります。今回は外れ値の定義と外れ値の対処方法について解説します！
AIプランナーとは？必要スキル・おすすめの資格を紹介！
当サイト【スタビジ】の本記事では、AIプランナーについて解説していきます。AIプランナーになるために必要なスキルやおすすめの資格を紹介していくので、本記事を参考にAIプランナーを目指していきましょう！
web3.pyについて解説！Pythonを使ってスマートコントラクトの関数を呼び出してみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、web3.pyについて解説していきます！web3.pyを利用することでスマートコントラクトに記載された関数を呼び出してデータを取得したりスマートコントラクトをデプロイしたりできるんです！Web3領域ではJavascriptを利用することが多いですがPythonも使えるんです！
Midjourney（ミッドジャーニー）の使い方4STEPと生成のコツ3つ
当サイト【スタビジ】の本記事では、Midjourney（ミッドジャーニー）ついて解説していきます。テキストの説明文から画像を生成するAIであるMidjourney！使い方や画像生成のコツを理解して、自分アイデアを画像にしていきましょう！
OpenAIのEmbeddings APIを使って文章の類似度算出をPythonで実装！
当サイト【スタビジ】の本記事では、OpenAIのEmbedding APIについての解説と実際にPythonでEmbeddingAPIを使ってテキストの類似度を測るデモを実装していきます。Embedding APIを使うことで非常に安価に高精度の自然言語処理プログラムが作れるのでぜひ理解しておきましょう！
ChatGPTの便利API機能「Function calling」をPythonで実装！自分だけのAI Agentを作ってみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、ChatGPT（正確にはGPTモデル）のAPIに新しく追加されたFunction callingという機能について解説していきたいと思います。実際にPythonを使ってFunction callingでどんな処理が構築できるのか実装していきますよ！
Dune Analyticsの使い方について解説！イーサリアムのオンチェーン分析をしてみよう！
当サイト【スタビジ】の本記事では、Dune Analyticsというブロックチェーン上のデータを分析できるツールの使い方について解説していきます。使い方を確認した後に実際にイーサリアムのオンチェーン分析をして可視化までおこなっていきます。ぜひ色んな切り口でデータを見てみましょう！
画像生成AIの仕組み・手法とおすすめサービス10選を紹介！
当サイト【スタビジ】の本記事では、画像生成AIについて紹介します。画像生成AIの仕組みからその手法、おすすめのサービスまで徹底的に解説していきます！本記事を読んで画像生成AIに触れていきましょう！