索引索引記号

ChatGPT ......................................................... 189! ......................................................................... 152

CNN ................................................................. 188!pip install.......................................................... 63

Colab .................................................................. 16# ....................................................................21, 35

convolution neural network..................... 188% .......................................................................... 36

COVID‑19 ............................................ 161, 198* ............................................................................ 36

CPU ..................................................................... 28** .......................................................................... 36csv ファイル ................................................26, 43+........................................................................... 36‑............................................................................ 36D.ipynb .................................................................. 18DataFrame ..................................................... 157.py ........................................................................ 18DataFrame 型 ................................................... 70/............................................................................ 36decision tree analysis................................. 106//.......................................................................... 36DecisionTreeClassifier ............................... 109==........................................................................ 48

deep learning................................................ 126
Deep Q‑Network ........................................ 189

A

Deep Tensor ................................................. 217

accuracy ......................................................... 144

def 文 ................................................................... 42

AI....................................................................... 126

Dense .............................................................. 140

AI 医療機器 ...................................................... 221

describe() .......................................................... 69

AI カメラ .......................................................... 221Dropout ................................................ 183, 188

AI の説明性 ...................................................... 216
AI ホスピタル .................................................. 229

EAI を用いた画像認識 ....................................... 231

else: ..................................................................... 53

AlphaMissense ............................................. 205

epochs ............................................................ 144

append............................................................... 40
Attention ........................................................ 189

Ff'{ 変数名 }'......................................................... 170

BFalse ................................................................... 48

bagging ........................................................... 115

Flatten() .......................................................... 178

batch̲size ...................................................... 144

float ..................................................................... 38

BERT ................................................................. 189

for 文 .............................................................42, 53

boosting.......................................................... 115
Bootstrap ....................................................... 115

GBRIDGE............................................................ 229

GANs ............................................................... 189

Bunch 型 ............................................................. 64

Generative adversarial networks ........... 189gini .................................................................... 109

C

Global Average Pooling............................. 188

C5.0 ................................................................. 107

GNN ................................................................. 217

CART ................................................................ 107

Google Colaboratory .................................... 16

CGP .................................................................. 205

Google Drive .............................................24, 26

CHAID.............................................................. 107

Google Drive のマウント................................ 25233

234

Google アカウント ........................................... 17np.arange() 関数 ............................................ 173

GPT .................................................................. 189

np.array........................................................... 103

GPU ..............................................................16, 28

np.random.seed ........................................... 174

groupby() .......................................................... 51

np.random.shuffle() ..................................... 174
np.zeros() ....................................................... 168

H

NumPy ............................................................. 156

hyperparameter ........................................... 105

numpy.ndarray ............................................. 156
nunique() ........................................................... 50I
if 文 ................................................................42, 53

Oiloc....................................................................... 90

os.listdir() ....................................................... 165

img̲to̲array() ............................................... 156

overfitting .......................................................... 79

Inception module ........................................ 188
int......................................................................... 38

P
pandas ..............................................27, 43, 156

Jpath ..............................................................28, 44

japanize‑matplotlib ....................................... 63

pd.read̲csv ...............................................27, 43
Permutation Feature Importance ........... 122

KPFI ..................................................................... 122

Keras ...................................................... 136, 154plot̲tree 関数................................................. 111
plt.figure()...................................................57, 76

L

plt.grid() ............................................................. 57

Large Language Models ............................ 189

plt.imshow() .................................................. 155

len() 関数 ......................................................... 163

plt.plot............................................................. 146

LIGHTHOUSE ................................................. 193

plt.scatter ...................................................57, 75

LinearRegression 関数..................................... 72

plt.show() ...................................................57, 76

LLM ................................................................... 189

print( 変数 )......................................................... 35

load̲img() ...................................................... 154

print 関数 ............................................................ 20loc .................................................................47, 52

pruning ............................................................ 110

LogisticRegression 関数.................................. 91

pyplot ................................................................. 56

loss ................................................................... 144

Python ................................................................ 16

LZ77 法 ............................................................ 213

Python の基本 .................................................... 34

LZ78 法 ............................................................ 214
LZ 法 ................................................................. 213

RR2.......................................................................... 76

Mrandom forest ............................................... 115

machine learning ............................................ 60

RandomForestClassifier ............................. 118

margin ................................................................ 99

RandomForestRegressor ........................... 118

Matplotlib ........................................23, 55, 154

range() 関数 .................................................... 164

Miller の三角 ................................................... 190

range( 開始整数 , 終了整数 ) ............................. 54

MLP ........................................................ 127, 176

ReLU................................................................. 188

Multilayer Perceptron ................................ 127

ReLU 関数 ........................................................ 132

MyDrive ............................................................. 26

remove ............................................................... 40
RGB .................................................................. 155

Nndarray............................................................ 157

S

nodoca ............................................................ 221

scikit‑learn .............................................. 64, 136索引Sequential() ................................................... 140

重み付き和 ....................................................... 128

Series ............................................................... 157

音声入力できるカルテ ................................... 230

Series 型.............................................................. 68

オンデマンド型バイオバンク ........................ 207

sklearn...................................................... 64, 136
str......................................................................... 38

か行sum() 関数 .......................................................... 55

カーネル法 ....................................................... 100

support vector ................................................. 99

回帰 ...................................................................... 62

support vector classifier ............................ 102

回帰木 ............................................................... 106

support vector machine ............................... 98

外部ライブラリ .................................................. 22

support vector regression ........................ 105

過学習 ........................................................ 79, 180

SVC .................................................................. 102

可逆圧縮 ........................................................... 213

SVM..................................................................... 98

拡散モデル ....................................................... 189

SVR ................................................................... 105

隠しファイル ................................................... 166
学習 ................................................................... 142

T

学習用データ ...................................................... 80

TPU ..............................................................16, 28

隠れ層 ............................................................... 128

train̲test̲split 関数 ......................................... 81

加算 ...................................................................... 36

Transformer ................................................... 189

画像分類 ........................................................... 188

True..................................................................... 48

活性化関数 ................................... 128, 187, 188

type( データ名 ) ................................................. 68

関数 ...................................................................... 41type( 変数名 ) ..............................................37, 64

偽.......................................................................... 48
機械学習 .................................................... 60, 126

U

機械学習のアルゴリズム................................... 98

U‑Net .............................................................. 188

基本データ型 ...................................................... 37

unique() ............................................................. 50

強化学習 ........................................................... 189
教師あり機械学習 .............................................. 60

V

教師データ ....................................................... 187

val̲accuracy .................................................. 180

教師なし機械学習 .............................................. 61val̲loss............................................................ 180

組み込み関数 ...................................................... 41

validation̲split.............................................. 179

クラスタリング .................................................. 61

value̲counts() ................................................. 89

グラフニューラルネットワーク .................... 217
繰り返し処理 ...................................................... 53

W

グリッドサーチ ............................................... 105

Wide Learning .............................................. 217

グループ化 .......................................................... 51
グレースケール ............................................... 155

あ行

決定木 ............................................................... 106

アクセス ........................................................... 214

決定木分析 ....................................................... 106

アルゴリズム ................................................... 211

決定木分析の実践 ........................................... 108

アンサンブル学習 ........................................... 115

決定係数 .............................................................. 76

意思決定 ........................................................... 196

検索 ................................................................... 215

インデックス番号 .............................................. 39

減算 ...................................................................... 36

インデント ...................................................42, 53

検証用データ ...................................................... 80

インポート .......................................................... 56

公共データベース ........................................... 201

エポック ........................................................... 144

誤差 ......................................................... 144, 187

オミクス解析 ................................................... 201

誤差逆伝播法 ................................................... 187

重み ................................................................... 129

コメント .......................................................21, 35

重み係数 ........................................................... 187

コンテナデータ型 .............................................. 37235

236
さ行

線形回帰の実践 .................................................. 63

最適化アルゴリズム ....................................... 143

全結合 ............................................................... 140

サポートベクター .............................................. 99

剪定 ................................................................... 110

サポートベクターマシン................................... 98

損失関数 ........................................................... 143

サポートベクターマシンの実践 .................... 101
残差ネットワーク ........................................... 188

た行

算術演算子 .......................................................... 36

大規模言語モデル ........................................... 189

散布図 .................................................................. 55代入 ...................................................................... 34

シード ............................................................... 174

対話型実行形式 .................................................. 19

シード値 .................................................... 81, 174

多重共線性 .......................................................... 78

シグモイド関数 ........................................ 83, 132

多層ニューラルネットワーク ........................ 128

字下げ ...........................................................42, 53

多層パーセプトロン ............................. 127, 176

歯種 ...................................................................... 33

畳み込み ........................................................... 188

辞書 ...................................................................... 37

タプル .................................................................. 37

辞書型 .................................................................. 38

単回帰 .................................................................. 62

四則演算 .............................................................. 36

中間層 ............................................................... 128

実行ボタン .......................................................... 19

データ圧縮 ....................................................... 213

ジニ不純度 ............................................. 109, 113

データ型 .............................................................. 37

弱学習機 ........................................................... 115

データの前処理 .................................................. 32

重回帰 .................................................................. 77

データフレーム .................................................. 43集合 ...................................................................... 37

データフレームの操作 ...................................... 45

出力層 ............................................................... 128

データフレーム名 .columns ............................ 45

条件式 .................................................................. 48データフレーム名 .iloc ...................................... 90

条件分岐 .............................................................. 53

データフレーム名 .loc ....................................... 47

乗算 ...................................................................... 36

データフレーム名 .shape ................................. 45

剰余演算 .............................................................. 36

データフレーム名 .size ..................................... 45

除算 ...................................................................... 36

データ分類線 ...................................................... 99

真.......................................................................... 48

データ名 .describe() ......................................... 70

新医療機器 ....................................................... 227

データ名 .head()................................................ 68

神経網 ............................................................... 187

データ名 .shape................................................. 68

人工知能 ........................................................... 126

テキストエディタ .............................................. 26

人工ニューロン ............................................... 128

敵対的生成ネットワーク................................ 189

深層学習 ................................................. 126, 187

デジタル画像 ................................................... 153

深層学習の実践 ............................................... 136

電子カルテ ....................................................... 231

スライス .......................................................40, 46

統計学的評価 ................................................... 197

正解 ................................................................... 187

糖尿病のデータセット ...................................... 64

正解率 ............................................................... 144

特徴量 .................................................................. 61

正規化 ........................................................ 64, 170

特徴量の重要度 ............................................... 119

制御構文 .............................................................. 53整数 ...................................................................... 37

な行整数除算 .............................................................. 36

二値分類 .............................................................. 83

生体試料 ........................................................... 207

二値変数 .............................................................. 83

説明可能な AI .................................................. 216

二分探索法 ....................................................... 212

セル ...................................................................... 19

乳がんのデータセット ...................................... 85

線形 SVM ......................................................... 100

ニューラルネットワーク...................... 127, 187

線形回帰 .............................................................. 62

入力層 ............................................................... 128

線形回帰関数 ...................................................... 72

ニューロン ....................................................... 127

索引

ノード ............................................................... 107

マウント .............................................................. 24

ノートブック ...............................................17, 21

免疫チェックポイント阻害薬 ........................ 192
モジュール .......................................................... 22

は行

文字列 ...........................................................35, 37

バイアス ................................................. 134, 187

モデル名 .coef .................................................... 73

バイオバンク ................................................... 207

モデル名 .evaluate ......................................... 146

バイナリ変数 ...................................................... 83

モデル名 .fit............................................... 73, 103

肺の X 線画像の分類モデルの作成 ................ 163

モデル名 .intercept̲ ......................................... 73

ハイパーパラメータ ....................................... 105

モデル名 .predict .................................... 82, 103

ハイパーパラメータチューニング ................ 105

モデル名 .predict̲proba ................................. 94

バギング ........................................................... 115

モデル名 .score............................................... 104

パス ...................................................................... 28

モデル名 .score() ............................................... 76

パッケージ .......................................................... 22

戻り値 .................................................................. 42

発見する AI ...................................................... 218
バッチ正規化 ................................................... 188

や行パラメータ ....................................................... 140

要素 ...................................................................... 37

汎化性能 ........................................................... 180

予測 ...................................................................... 61

非可逆圧縮 ....................................................... 213

予測精度 .............................................................. 76

比較演算子 .......................................................... 48引数 ...................................................................... 42

ら行

非全結合 ........................................................... 140ライブラリ .......................................................... 22

標準ライブラリ .................................................. 22

乱数の種 ........................................................... 174

ブースティング ............................................... 115

ランダムサーチ ............................................... 105

ブートストラップ ........................................... 115

ランダムフォレスト ....................................... 115

フォーマット文字リテラル ............................ 169

ランダムフォレストの実践 ............................ 116

深さ ................................................................... 107

リーフ（葉）ノード ....................................... 107

物体位置特定 ................................................... 188

リスト ................................................... 37, 38, 39

物体検出 ........................................................... 189

リスト内包表記 ............................................... 163

浮動小数点数 ...............................................37, 38

リスト名 .append( 追加したい要素 ) .............. 40

文法圧縮 ........................................................... 214

リスト名 .remove( 削除したい要素 ) .............. 40

分類木 ............................................................... 106

リスト名 [ インデックス番号 ] .......................... 39

ベイズ最適化 ................................................... 105

リスト名 [ 開始位置 : 終了位置 : 間隔 ] .............. 40

ベースライン ...................................................... 67

ルート（根）ノード ....................................... 107

べき乗演算 .......................................................... 36

連長圧縮 ........................................................... 213

偏回帰係数 ...................................................62, 73

ロジスティック回帰 .......................................... 83

変数 ...............................................................20, 34

ロジスティック回帰式 ...................................... 95

変数の型 .............................................................. 37

ロジスティック回帰の実践 ............................... 84

変数の出力 .......................................................... 34

ロジスティック関数 .......................................... 83

変数の代入 .......................................................... 34

ロジスティック変換 .......................................... 95

変数名 .................................................................. 34

ロジット変換 ...................................................... 95

包括的ゲノムプロファイリング .................... 205
ホールドアウト法 .............................................. 80

わ行

ポスト AI ホスピタル ...................................... 229

ワクチンの有効性 ........................................... 199

ホワイトボックスモデル................................... 94

ま行
マージン .............................................................. 99237