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ようこそ - データ・ジャーナリズム・ハンドブック
このデータ・ジャーナリズム・ハンドブックは、クリエイティブコモンズ 表示-継承 (CC BY-SA) ライセンスの下で、自由に複製、再配布、再利用できる。作成に貢献した方々はその素晴らしい貢献について著作権を保持する一方、親切にもこのライセンスの下での公開に同意してくれた。
Darknetという人工知能が超簡単で凄いと聞いたので試したら大変なことになった - karaage. [からあげ]
Darknetをインストール id:shi3z さんが、下記のブログ記事でまた何やら面白そうなものを紹介なさっていました。 http://ch.nicovideo.jp/akiba-cyberspacecowboys/blomaga/ar1116319 その名もDarknet！名前からしてヤバそうな匂いがプンプンしますw 記事でも解説していますが、インストールはターミナルでコマンドさえうてれば簡単にできます。自分の環境だと、MacでもRaspberry Piでもインストールできました。 準備は以下3行コピペするだけ。 $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git $ cd darknet $ make あとは以下実行して $ ./darknet 以下のような表示が出ればインストールは（一応）成功 usage: ./darknet <
![Darknetという人工知能が超簡単で凄いと聞いたので試したら大変なことになった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b399c5f59d00d25c97d448f99d369b015676b425/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20161007%2F20161007234606.png)
Python でデータサイエンス
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析（基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習）を学んだことがない人でも理解できるよう、統計（アナリティクス）の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
UCI Machine Learning Repository: Data Sets
Multivariate, Sequential, Time-Series, Domain-Theory
ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド
本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。 『Python Machine Learning』が2015年9月に米国などで発売。「機械学習の考え方」と「Pythonプログラミングによる実践」をバランスよく解説していると評価され、米国Amazon.comでベストセラー。その日本語訳はコラムや脚注、付録が追加され、2016年6月に発売されました。ここでは、本書のより効果的な活用法について監訳者が解説します。 『Python機械学習プログラミング』とは 書籍『Python機械学習プログラミング』は、Sebastian Raschka氏によるPythonを用いた機械学習の入門書"Python Machine Learning"の翻訳書です。著者はミシガン州立大学の博士課程で生物統計学(計算生物学)の研究を行っており、scikit-le
RNN camp project page
RNN Camp 概要 深層学習の中でもリカレントニューラルネットワークモデルについてお話しします。このモデルは言語モデル，音声認識，機械翻訳，対話，質疑応答，画像脚注付け，物語理解，物語生成，プログラミングコード自動生成，などの応用が盛んです。これらに共通する技術的基礎を解説し，加えて Python 実装をご紹介します。 ２回目となる今回は最近の話題の中心，これを知らないとリカレントニューラルネットワークは語れないほどメジャーになった LSTM と GRU 双方向RNN を中心にお話します。さらに，RNN の多層化と正則化を取り上げます。 第一回で話題にした黒魔法の数々を駆使して実用的な性能を出すための工夫が中心になります。第一回よりも高度な話題になります。このため今回は３時間を予定しています。 LSTM については colah さんのブログ(http://colah.github.io
A/Bテストって何のためにやるの？ 月間100億PVサイトのエンジニアが教える、いまさら聞けないデータ活用入門
A/Bテストって何のためにやるの？ 月間100億PVサイトのエンジニアが教える、いまさら聞けないデータ活用入門 ヤフーでは、同志社大学文化情報学部の学生を対象に、社員による計15回講義「インターネット環境におけるマルチビッグデータの活用」（2015年4月～7月）を実施いたしました。今回は、7月に行った講義の中から、Yahoo!ニュース責任者・有吉健郎による講義「Yahoo!ニュースがデータを活用する理由」と、Yahoo!ニュースのエンジニア・池田健人による講義「データ分析の裏側」の内容の一部を当ブログ用に再構成してご紹介します。 A/Bテストって、何のためにやるの？ 当ブログではこれまで、Yahoo!ニュースで行っているA/Bテストの事例（※アプリのバナーテスト、Yahoo!ニュース トピックスの見出しテスト、トップページの行間デザインテスト）をいくつかご紹介したことがありましたが、今回は
Gunosyデータ分析ブログ
2024-05-27 GPT から Claude 3 への移行ガイド LLMs 自然言語処理 こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょ… 2024-04-05 NLP2024 参加報告 自然言語処理 LLMs 学会 論文 こんにちは、データサイエンス部の大竹、R&D チームの森田、久保、新規事業開発室の鈴木、岡田です。 今回の記事は 3/11 ~ 3/15 の 5 日間にわたって開催された言語処理学会第 30 回年次大会 (NLP2024) の参加レポートになります。 NLP2024 について 企業ブ… 2023-12-19 dbt seed で csv ファイルの
いまさら聞けない機械学習の評価関数 - Gunosyデータ分析ブログ
アライアンス事業開発部の大曽根(@dr_paradi)です。 ニュースパスというアプリの分析と開発を行っております。 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 内容は、【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1 - connpassで発表したものになります。 発表資料 いまさら聞けない機械学習の評価指標 from 圭輔 大曽根 www.slideshare.net 機械学習における評価 現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、Webサービスの普及により学習に必要なデータの獲得も以前と比較して容易になっています。 そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。 予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 Kaggle*1などのコンペティションではあらか
科学計算が得意な言語Juliaを試してみた - Qiita
Juliaとは 科学計算の用途を想定して作られた言語。 裏でBLASとか使っているので、速度は速いとうたっている。 R と Julia - RjpWikiにもあるように、結構Rから乗り換える人が増えつつあるようだ。 最初にすること http://julialang.org/downloads/ で、パッケージを落としきてインストールする。 後述のhomebrewとかで頑張らないほうが楽 miitonさんのこの記事が一番わかり易い homebrewでjuliaをinstallする(非推奨) が、あるけど、 昔gfortranをgcc時代に入れた人は、入れなおす必要がある HEADで何とか入っても、GadflyがまともにIJuliaから動かない ので、やめたほうが良い [2015/01/20 追記] 現在では、homebrewで入れるのは問題ありません 詳しくは、Julia環境構築 2014
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