機械学習

皆さんこんにちは！いつもCCC insideをご覧いただきありがとうございます。 CCC insideでも紹介しているように、CCCには幅広い事業・職種があります。色々あり過ぎてどれを読んだらいいのかわからないと悩んでいる方もいるのではないかと思い、、、今回は、マーケティングの部門に携わるメンバーの記事をまとめました！ （記事がUPされ次第、随時更新していきます） データアナリスト（データサイエンティスト） ●ファッションコンサルティングユニットのデータアナリスト ●１年目からデータアナリストとして活躍する新入社員 ●データアナリスト３年目、様々な企業のデータを分析する若手 マーケティング・営…

「for カウンタ変数 in 繰り返す範囲: 繰り返し処理」 なんとなくなら使える。 が、「カウンタ変数」と「繰り返し処理」は具体的にどういう関係なのか。 インベントが必要な理由は・・？

HTMLは習ったことがないので、「プルダウンの書き方」などと出てきても なるほど、それを真似すれば書けるのか、という感じ。汗 「" "(ダブルクオテーション)」「' '(シングルクオテーション)」の意味するところなど 細かい部分のそれぞれの役割をきちんと理解しておかないと、この先使い回しが効かないのだろうな・・。

機械学習の概要 機械学習の定義 機械学習の定義は以下の2つが有名です。 1つ目は、Arthur Samuel（ア－サー・サミュエル） による定義で次のようなものです。 The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. （訳：明示的にプログラムしなくても、学習する能力をコンピュータに与える研究分野） 2つ目は、Tom Mitchell（トム・ミッチェル）の著書 『Machine Learning』(1997) の序文にあるもので、次のような見解です。 …

条件分岐・比較演算子、ループ処理にリストやディクショナリの基礎と学んできたが その時点ではクリアできた演習も数日あけて戻ってみると物の見事に忘れている。 コードを書くしかないと思うが、入るより出て行くほうが多い気がする。汗

昨日学習結果を保存するまでの処理をまとめました。 elsammit-beginnerblg.hatenablog.com今回はこちらの保存した学習データを用いてWeb上に着座中か否かの判定結果を表示させてみたいと思います！！ ■学習結果を使用する ■学習結果を用いて赤外線アレイセンサから予測する ■webブラウザ上で予測結果表示 ■結果表示 ■最後に ■参考 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); ■学習結果を使用する 学習結果はpickleにて保存いたしました。 では、保存した結果を使用してみます。使用する場合にはこちらのように、…

Rでのデータ分割の方法のメモ。 データ準備 rsample で分割 dplyr で分割 参考 データ準備 1500行の何の意味もないデータ。 ads <- data.frame(id=seq(1:1500)) rsample で分割 library(rsample) ads.sp1 <- rsample::initial_split(ads, prop=3/4) adtrain1 <- rsample::training(ads.sp1) #-- 訓練データ adtest1 <- rsample::testing(ads.sp1) #-- テストデータ initial_split関数で分割する…

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.2.3項の内容です。尤度関数をポアソン分布、事前分布をガンマ分布とした場合のパラメータの事後分布と未観測値の予測分布の計算をPythonで実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じような立場の人のお役に立てれば幸いです。 【数式読解編】 w…

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.2.3項の内容です。尤度関数をポアソン分布、事前分布をガンマ分布とした場合のパラメータの事後分布と未観測値の予測分布の計算をR言語で実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じような立場の人のお役に立てれば幸いです。 【数式読解編】 www.…

[祝] ポケモン25周年 〜推薦システムに詳しい方へ〜 本編 ステップ1. 基本的な集計をする ステップ2. ポケモンどうしの共起度を計算する ステップ3. ポケモンどうしをグループ分けする ステップ4. 推薦システムを作る まとめ 宣伝 ポケモン系 推薦システム系 補足など ツイートの収集 ステップ2の結果一覧 Matrix Factorizationの実装 [祝] ポケモン25周年 @tkanayama_ です。先日、ポケモン公式による投票企画「#キミにきめた」が実施されました。これは、Twitter上で以下のようにハッシュタグをつけてツイートすることにより、ポケモンの人気投票を行う企画で…

こんにちは！こーたろーです。 毎日忙しくしています。 しかしながら、ブログで技術的なことを発信するのは結構リラックスできて、続けられそうな気がします。 今日のテーマはコチラです。 ai-scholar.tech

こんにちは！こーたろーです。 昨日は、データサイエンスのオンラインイベントに参加してきました。 皆さん、いろいろな現場での悩みなどがあり、データサイエンスの位置づけとは！みたいなことで盛り上がっていました。 データサイエンスは現場あって初めて価値がでますし、データがないと何も始まらないということが言われています。 早く現場でやってみたいですね。勉強だけでは技術的に身につかない部分が多いです。特にコンサルの部分。 それでは今回も【図解速習DEEP LEARNING】やっていきます！ 今日は、Googleの深層学習のアート適用プロジェクトMagenta（https://magenta.tensor…

×235 How Much Should We Trust Staggered Difference-In-Differences Estimates? | Andrew Baker ×34 Neural Networks through the Lens of Category Theory - YouTube ×31 Amazon SageMaker Pipelines (機械学習用 CI/CD サービス) | AWS ×25 デジタルエコノミーの罠 マシュー・ハインドマン (著/文) - NTT出版 | 版元ドットコム ×16 Google、Kubernetesを自動運用してくれる「GK…

×85 2021年3月2日[みんなでしっかりサイバーセキュリティ] ×53 ツイッター、ワクチン偽情報に警告ラベル 違反5回で永久凍結 - 産経ニュース ×38 教員と生徒、私的SNSダメ 静岡では懲戒処分の対象に（朝日新聞デジタル） - Yahoo!ニュース ×32 なんで、セキュリティ業界で働くのは食うに困らないと言われているのですか？ - ockeghem page ×26 新入生に対するソーシャルメディアを利用した不審な告知について | ニュース | 上智大学 Sophia University 20210301 ×25 ハッカーがほぼ全モデルのiPhoneに有効な新しい脱獄ツールを公…

VTuber 天川はの、3Dモデルお披露目 Point Tips 「近代麻雀」にて、「因幡はねるのハネマン麻雀」が連載開始 Point Tips ホロスターズ、公式番組がYouTubeにて開始 Point AR BCI（Brain-Computer Interface）対応ARデバイス「Cognixion One」発表 Point イベント情報 VTuber音楽フェス「ALLELOSPHERE REV.01」開催 Point トーク＆ライブイベント「ライブフロンティア Vol.2」開催 Point

Kaggleといえば、性能の高い機械学習モデルの作成を競い合うサイト、というイメージが強かったと思います。今のKaggleにおいてもコンペティションはもちろんメインサービスの一つです。 しかし、機械学習モデルの性能は、実際のビジネスにおける課題解決にそれほど直接は結びつかない、という経験をお持ちのかたも多いのではないかと思います。 もちろん、そのことをKaggleも分かっていて、それ用の機能があります。 Kaggleはデータ分析の練習用データをサイト上で公開 ユーザは、そのデータに対して行うデータ分析の「タスクを定義」できる ユーザは、各タスクに対するデータ分析をJupyterNotebook…

ost-zatu.connpass.com 今週もテストの街葛飾に参加してきたので、様子と感想を書いていこうと思います。 オープニング ドラクエの話 みずほの障害の話 Z世代の話 機械学習の画像認識の話 その他 全体を通しての感想 オープニング 今日もゆるゆると、MarkさんがNHKに出演した話からスタートしました。オンライン区長が、前回のテストの街葛飾は楽しかったかを聞いた時に、おおひらさんが「テストの街葛飾で凄く楽しい会とかはない、常に平均値をいくイベント(笑)」という話をしていて、これはその通りだと思いましたw ドラクエの話 参加メンバーのドラクエにまつわる様々な話を聴きました。テストと…

※ほぼ日記です。 こんにちは、面白そうな勉強会があったので聴講してきました。1 何れの発表も発表者様の考えがうまく言語化されていてとても勉強になると同時に、考えを言語化する力の凄さを感じました。 具体的には下記のような能力についてでしょうか。考えて、試して、振り返って、力にすることの大切さを改めて学ぶことが出来ました。 課題の中にある課題を理解し、分解し、置換して事例を探したり解決する力 自分とトッププレイヤーの力の差をうまく測ること コンペとして（機械学習で解決する対象として）適切かどうか審判する力 多用なリソースを使いこなる力 ノイズに立ち向かう力 より効果的にコンペのスコアを上げる力 メ…

2021年3月2日 アルゴリズムによる意思決定が、はたして公正なのか。 米国の病院が、かなり複雑なアルゴリズムを使い、コロナワクチンの接種者を選定したら、第一線で働く医師ではなく、経営陣を優先するとの結果が出た。 実はアルゴリズムにもいろいろある。 AIや機械学習によらず、簡単な方式に基づくものも多い。 アルゴリズムの定義自体、あいまいでユニバーサルなものはない。 そこで、使用に際しインプットより、インパクトを重視しようとの機運が生まれている。 つまり、そのアルゴリズムに従ったら、誰にどのような害を及ぼす可能性があるかを見る。 不利益を受けることがないようにして、公正さを担保する。 (柴田優呼…

1.はじめに 競プロでは問題文や制約を見ただけで、解法がある程度予想がついてしまう、といったことが知られています。今回は問題文や制約とその問題の解法には相関関係があるという仮説のもとで、機械学習モデルを用いて、問題文と制約から解法を予測してみたいと思います。このままだとまだ曖昧なのでもう少し問題設定を具体化、単純化します。解法を予測するとは例えばDPの問題の問題文を入力するとに対してDPというラベルを、グラフの問題で深さ優先探索を用いる問題にはdfsとラベルをつけるという課題を解くモデルを作ることにします（具体的にどのようなDPやdfsをするかまでは深入りしない）。これは典型的な多クラス分類（…

本日の内容は、私がこれまで執筆してきた記事の中でも難解な類となる内容となりますので予めご了承下さい。 前より伝えたかった内容でしたし、伝わらない可能性も高いですし、賛同できない人が大多数の内容でもある。 結論から初めに申し伝えさせて頂きますと、本日の内容は『貨幣経済からの脱却(貨幣経済の貨幣バイアスからの脱却)』という内容となっているのでご注意下さい。 それでは少数の読者からしか賛同されないであろう、私が伝えたかった不都合な真実をお楽しみ下さいませ！！ 【稼がず生きる】お金って何だろうか？を振り返る！ まず結論からお伝えすると『お金はデータ』です。 具体的に言えば、日銀がお金を物理的に刷りまく…

（2021年3月2日 掲載） 現在、AI開発においてクラウドプラットフォームの存在は不可分となっている。プラットフォームを選択する際には、めまぐるしく変化するビジネス環境に機敏に対応できる柔軟性が鍵を握る。“感性を学習するAI”を提供するSENSY株式会社は、Google Cloud をフル活用し、有益なサービスを生み出している。採用基準や活用法、メリットについて話を聞いた。 目次 小売業を中心に、消費者マーケティングや需要予測サービスを提供 Google Cloud の中で全てが済んでしまうのがうれしい SENSYにおけるデータ基盤とML基盤による自動化基盤構成例 ソフトバンクと連携し、ビジ…

「読んだ・観た作品」の記事は書くのをやめた．面白いと思ったものは結局この振り返りの記事で言及することになるので，わざわざ別の記事にしなくても......ということだ．今月の頭で大学の後期が終わった．期末試験・レポートはだいたい1月で終わっていたし，あまり重い課題が課さされる授業もなかったのであまり勉強に追われるということはなかった．フル単です．完全勝利．専門バカなので，数学や物理は特に問題なかったのだが，あまり興味の無い般教が厳しかった．しかしド鬼と自他ともに認める教員の講義で単位をギリギリ掠め取ることができたので自分の中では上出来だ．単位を取る取らないのレベルで戦う大学生にはなりたくなかった…