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大谷翔平
st-hakky.hatenablog.com
こんにちは。SQLAlchemyを使っていてわかったこととか勉強になったことをまとめました。 ◯環境構築 以下の記事にまとめました。 st-hakky.hatenablog.com ◯DatabaseのURLの指定方法 Databaseに接続するためにURLを指定する必要があるのですが、そのURLの指定方法は以下のとおりです。 <dialect>+<driver>://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>?charset=<charset_type>ちなみに実際に書くときは<>は外して書きます。また「?」以降は無くても動作します。 各要素についての説明は以下のとおりです。 要素 意味 dialect mysqlとかpostgresqlとかを指定します。ここはDBの種類を指定するイメージ driver DBに接続するためのドライバーの指
こんにちは。 Pythonはある程度かけるが、Juliaに関しては全くの初心者である私がこれからJuliaでデータサイエンスをしたり、Deep Learningをしたりしようと思っているので、その学んだ過程とかで参考になった資料とかをまとめておこうかと思います*1。 Juliaは、まだPythonとかに比べてまだコミュニティのレベルとして大きくないせいもあってか、日本語の情報とかはやっぱり少なめですが、ことデータサイエンスの文脈で言えば、Pythonよりも実行速度が早く(C並)、動的プログラミング言語という性質が自分的にはかなり気になっているので、今後に期待って感じで、勉強していこうと思います。 自分も勉強になったこととかは、このブログで発信していこうかなーと思っています。 Links Original Sources HomePage : The Julia Language Githu
こんにちは。 〇この記事のモチベーション Deep Learningで自分でモデルとかを作ろうとすると、複数の入力や出力、そして損失関数を取扱たくなる時期が必ず来ると思います。 最近では、GoogleNetとかは中間層の途中で出力を出していたりするので、そういうのでも普通に遭遇します。 というわけで私も例に漏れず遭遇しました笑。 今回はkerasで複数の入力や出力、そして損失関数を取り扱うときにどうすればいいかについて実践したのでまとめておきます。 〇「複数の入力」を与えたい場合 これは簡単です。普段Modelのインスタンスを作る際に、inputsとoutputsを指定すると思いますが、その際に複数ある場合はリスト形式で渡せばいいだけです。 input_layer1 = Input(shape=(32,)) input_layer2 = Input(shape=(64,)) # ...(モ
こんにちは。 Kaggleをやるにあたって(というかふつうに勉強したかったのもある)、アンサンブル学習の方法は勉強しておく必要があるようなーと思って、勉強してみました。 他のブースティングやスタッキング、アンサンブル学習全般については以下の記事をどうぞ。 st-hakky.hatenablog.com それでは、調べた内容についてまとめていきたいと思います。 ◯Bagging(バギング)とは Bagging(バギング)は、bootstrap aggregatingの略です。名前から分かる通り、各学習器に使う学習用データをブースストラップサンプリングによって得て、その学習した学習器を予測に用いて最後アンサンブルするという方法になります。 あんまり区別がされている資料を見かけないんですが、これとよく似た方法にPastingというものもあります。Pastingは、重複有りのランダムなbootst
こんばんは。 最近、そろそろ違うプログラミング言語を勉強したいなぁと思っていて、この夏はC++とJuliaを触りたいなーと。 Web開発はするので、Javascriptとかもガンガン触ることになりそう。2ヶ月でどこまで触れるかって感じですね。 さて、データサイエンス界隈で目にするJuliaですが、正直何かよくわかっていなかったので、上記の背景?もあり、夏休みを機に触ってみることにしました。 なぜJuliaなのか なぜJuliaを使う必要があるのがふつうに気になったので、調べてみました(計算速度が早いとかは知ってたんですがその程度だったので)。Juliaの公式のHPで出ている「Why We Created Julia」という記事がふつうに初期の思想がまとまっていて良かったです。 簡単に何をやりたいか(Juliaの特徴)を説明すると、 クソ優秀な言語をオープンソースで作りたかった(Rubyのよ
こんにちは。 GANの発音を、「ガン」 or 「ギャン」のどっちかと言われたら、「ガン」な私です(いやまぁ気持ちだけ…)。 さて、先日某つぶやきサイトに流れてくるつぶやきを眺めていたら、衝撃的な動画を見つけました。 ぐぉォォ。。。マジカ。 == Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation https://t.co/Qp8d4N4zXr via @YouTube— Hakky@Julia勉強中(´・∀・) (@St_Hakky) 2017年10月28日 それが以下の動画です。 www.youtube.com これは、今回読んだ「Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation」というタイト
こんにちは。 今回は、データ分析をするときのフォルダ構成をどうするのか問題について、ちょっと調べてみたので、自分のこれまでやってきたことを振り返りつつ、まとめます。 調べた動機 某データサイエンス系のインターンシップでの反省点でもあり、これは普段研究などでコードを書くときに悩みながら作っているのですが、どうしたものかと思って悩んでいました。 データの保存どこでどういうフォーマットでするんだよ! くっ、このモデルも試したい、、、でもファイルとフォルダの構成ガァァァァ Aさん、基礎分析とモデルのファイルをごっちゃにするんでない!(ウワァァァァァ!!誰かしっかり共有しておけヨォォォ!!!) とまぁこんな感じで、複数人でやるとより露骨になってきたのと、いつもだいたいやるフローとしては同じなので、共通化や一般化がある程度できるはずと思っていました。 私がこれまでやっていたこと ├── README.
こんにちは。 PyCon2017のビデオを全部ではないですが、気になったタイトルのものだけ見ているんですけど、その中で面白いものをみつけたので紹介します。 PyCon2017:Python's Visualization Landscape Pythonにはめちゃめちゃ沢山の可視化ライブラリがあります。 ぶっちゃけどれ使ったら良いんだみたいな感じになりますし、それぞれ特性はあるんだろうなぁとは思いつつも、「まぁmatplotlibとかseabornとかでいいか」みたいな感じになっちゃったり、「おぉーこれ便利じゃん」みたいな感じで、その場しのぎコードを書いたりしてあとで死にたくなります笑。 同じような思いはみんなもっているようで、PyCon2017で以下のプレゼンがされていました。 youtu.be 動画中で使われている、スライドは以下からみれます。 speakerdeck.com 最近見つ
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