「正解率99%」のモデルが使えない理由【機械学習入門③】
前回の記事（機械学習入門②）では、データを整えることの難しさ——欠損値・データリーケージ・特徴量エンジニアリングについて書いた。 今回はその続き。モデルを作った後の話だ。「良いモデル」とは何か、どうや […]
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データサイエンス
機械学習、モデルより先に「データ整備」が9割だった【機械学習入門②】
前回の記事（機械学習入門①）では、AI・機械学習・ディープラーニングの違いや、「機械学習の本質は予測に過ぎない」という話を書いた。 今回はその続き。実際にデータを使って予測モデルを作る演習に取り組んで […]
ガーミンに不満でほしいゴルフアプリをLovableでバイブコーディングで作ってみたが…
私たちゴルファーが腕に巻いているガーミン（Garmin）というデバイスは、ハードウェアとしては紛れもなく超一流の傑作だ。GPSの精度は極めて高く、バッテリーは驚くほど持ち、そして「オートショット機能」 […]