Part I LangChain PDFをページごとのDocumentとして読み込み、チャンク分割し、埋め込みによってベクトル化してベクトルストアにインデックスする手順をコードで実践 質問をベクトルに変換して類似度検索（スコア・ベクトル・MMRを含む）を行い、Retriever（Runnable）でラップしてRAGに接続 検索品質の検証、セキュリティ・ガバナンス（プロンプトインジェクションを含む）、よくあるミスを整理し、実務への適用基準を解説 Part II 決定木の限界を克服したランダムフォレストアルゴリズムをRで実装し、モデルの結果を正確に解釈 ハイパーパラメータのチューニングや交差検証、ROC曲線分析まで、実務ですぐに活用できる一連のワークフロー Part III 苦情・問い合わせの自動分類・応答システムを作る ― プロンプトチェーン・マルチエージェントの実践

複雑な形状のデータクラスタを発見するDBSCANアルゴリズムの基本原理を理解し、Rを活用して実際のデータに適用する方法を学びます。コア点、境界点、ノイズ点の概念から、パラメータ調整、可視化、結果の解釈まで、全プロセスを実践しながら、密度ベースのクラスタリング分析能力を身につけます。

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