機械学習入門

重度の数学アレルギー 「ああ、また今日もわからないことが増えていく、、、」 時間割に数学があるのを目にしては、女子高生の私は絶望していた記憶があります。笑 私は重度の数学アレルギーです。 小中学生の頃からなんとなく苦手だったけど、高校に入ってより悪化した気がします。 定期テストで他の教科が軒並み90点代を突破する中、数学だけが赤点でした。 なぜならば。 何を求めているかわからない。 なぜそれを求めようとしているのかわからない。 何に使うかわからない。 何から手をつければいいかわからない。 とりあえず覚えろと言われる公式が多い。 （しかも公式にはよくわからない記号が多い） 全体的によくわからんよ…

６－２－４）Google Flood Hubの追記 Google Flood Hubに関連した情報を追加しておきます。 情報には、重複がありますが、整理はしていません。 （a）Artie Beaty氏の解説 Artie Beaty氏の解説は以下です。（筆者要約） ＜ Googleは2018年から、人工知能（AI）を活用した洪水予測に取り組んでおり、その情報を「Flood Hub」や「Google検索」「Googleマップ」のほか、「Android」の通知を介して提供している。同社は一般公開されているデータを用いて、洪水が発生しそうな地域を最大7日前に予測する。これは現地の自治体や人道支援組織に…

AI Practitionerを受験した前回に引き続き、今回は Machine Learning Engineer Associateの試験を受けてきました。 aws.amazon.com 前回同様ざっくり感想です。 体感難易度はMachine Learning Specialty (MLS)と同程度。 MLSと同様にAWSに限らない機械学習に関する問題もちょいちょい出る。 生成AIやBedrockに関する問題は正直少ない（体感10%以下）。AI Practitionerとは異なりSageMaker ファミリーを中心として、機械学習に関するデータ処理や実行基盤の管理などのエンジニアリング力（い…

AIアプリ開発をUdemyで勉強してましたが、 Pythonの文法が分からないと、言われるがままなので、 先週から、Google Colabで、Pythonの勉強しなおしてます。 見まねですが、過去一、コードを書いてます。【永久保存版】Python入門完全攻略 https://youtu.be/W1cnEb8LwVU?si=vTE4I5xaL8hch75B【永久保存版】データサイエンス入門完全攻略 https://youtu.be/Wb2uLMOsZsg?si=bQ80UOFxuyyQa-2p【機械学習】機械学習入門 / k最近傍法 | 機械学習の手順と基本的なアルゴリズム https://y…

これからの読書活動の予定メモです。 1.1月～6月の読書数とタイトルを管理する 今年の前半に読んできた本を管理したいと思います。 4－6月は特に、 営業 マーケティング 整理整頓 を強化してきました。 2.これから強化する読書テーマ IT技術関連もテーマにしていく計画です。 機械学習(入門) アルゴリズム(入門) プログラミング(入門) AI仕事術 まずは入門書を選んで読み進めます。 3.継続する読書テーマ 営業、マーケティング ここまでは読書のインプットです。 アウトプットをして情報整理も並行して進めます。 4.7月8月でアプトプットしたいテーマ 整理整頓 投資トレードの個別の本 勉強法 5…

歴史的データクエリの活用 モデルのパフォーマンスとビジネス成果の向上 セキュリティとガバナンスの向上 モデルトレーニングとデプロイメント：実用的アプローチ モデルトレーニングプロセス ステップ 1: モデル構築 ステップ 2: 実験とトレーニング MLOpsスタックとモデル提供 結論 本日は「Databricks Mosaic AIによる実践的機械学習入門」にご参加いただき、ありがとうございます。約18ヶ月の中断を経て、プロフェッショナルな風景に大きな影響を与えてきたトピックに再び取り組むことは興奮を覚えるものです。 このセッションでは、DatabricksでAIと機械学習の製品管理を担当する…

機械学習は、現代のテクノロジー分野において非常に重要な役割を果たしています。機械学習エンジニアは、データからパターンを抽出し、予測モデルを構築することで、ビジネスや科学のさまざまな問題を解決するのに役立ちます。以下では、機械学習エンジニアとしてのキャリアパスと必要なスキルについて説明します。 moun45.hatenablog.com 1. キャリアパス ■初級機械学習エンジニア: ・機械学習の基礎知識を習得し、Pythonなどのプログラミング言語を使ってモデルを実装できる能力を身につけます。 ・学習データの前処理、モデルのトレーニング、評価などの基本的なタスクを実行できるようになります。 ■…

GAN（Generative Adversarial Network）は、深層学習の一種であり、生成モデルを学習するためのフレームワークです。GANは、2つのニューラルネットワークを競わせることで学習します。1つは生成器（Generator）、もう1つは識別器（Discriminator）です。以下では、GANの基本原理とその応用について説明します。 moun45.hatenablog.com 1. GANの基本原理 生成器 (Generator): ・生成器は、ランダムノイズや潜在的な表現からデータを生成します。初期段階ではランダムなノイズから生成されたデータはノイズに近いものですが、学習の…

理系最高峰大学生が教える最高の大学専門書（大学生編） T大理１ 解析学 解析学のおすすめ参考書です。数学科か理工系かで勉強の仕方が少し異なります。 1冊でマスター 大学の微分積分 石井俊全著大学で扱う微積の内容の初歩中の初歩を「これでもか！」というぐらい易しく丁寧に解説してくれている貴重な一冊。別冊で付いている問題演習と解答もまた、多くの大学生を救うこと間違いなしだ。 微分積分 和達三樹著理工系の学生に向けて書かれた微分積分の入門書。いわゆる数学科ではない「理工系の大学生」が最低限身につけるべき知識が網羅されており、例題も豊富で勉強しやすい。先走って大学数学の勉強をしてみたい中学生や高校生にも…

Pythonで始める機械学習：ライブラリとツールの紹介 はじめに 機械学習は、データからパターンを学び、予測や意思決定を行う技術です。Pythonは、そのシンプルさと豊富なライブラリのため、機械学習の分野で非常に人気があります。この記事では、Pythonで機械学習を始めるための主要なライブラリとツールを紹介します。 moun45.hatenablog.com 1. NumPy 概要 NumPyは、数値計算を効率的に行うためのライブラリです。多次元配列オブジェクトであるndarrayや、高速な数値演算をサポートします。 主な機能 多次元配列（ndarray）のサポート 高速な数値演算（線形代数、…

4年弱書いてきたブログですが、今回で定期投稿は終了します。 これまでの記事を振り返ってみたいと思います。 最初の1年は週1本、以降は2週に1本、合計127本書いたようです。 書評やイベント参加の記事などもありましたが、多くは開発のログでした。 TODOリスト 最初の開発はTODOリストでした。 yushi-dev.hatenablog.com 技術スタックはVue3, TypeScript, Go言語, Bulmaで、どれも業務・プライベート含め初めての利用でした。 Vue2は経験があったものの、Vue3のComposition APIは初めてで苦戦しました。 しかしなんと言っても初めてのGo…

新年度が始まり間もなく一か月、新社会人のみなさんは新しい環境に慣れてきた頃でしょうか。中には会社や仕事に不満を感じ始めている方もいらっしゃるでしょう。最近は報道やネットニュースで「配属ガチャ」といったワードが話題になることがあります。最初の配属や転勤などが希望とはかけ離れていたことで、早期に転職を考える人も少なくないようです。一方で、ITエンジニア職として就職・転職をすると基本的には開発チームの所属となり、職種や配属が大きく変わるようなことはありません。また「リモートワークOK」など、働き方の自由度が高い企業も多くあります。そこで今回は、これからエンジニアとしての転職を考えている人や、キャリア…

業務スーパーのスモークサーモンスプレッド news.yahoo.co.jp これめちゃうまい！！！！ 安すぎ！！！！ 宅飲みにクラッカーと一緒に持って行ったら「でかした！！！！」って言われちゃうと思う。 業務スーパーでは他には生ハムや冷凍のナスが推し。つまみ過ぎる。 追記: 月末に行ったら品切れ&入荷未定になっていて泣いています。 ヤオコーのワイン spur.hpplus.jp さっきのサーモンスプレッドと合わせて安ワイン飲みまくり月間だった*1。 安ワインも業務スーパーにあるんだけど、買ったかぎりではヤオコーのラインナップの方が好きだった。 ワインショップで色々と美味しいのを飲ませてもらって…