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統計入門のつまづき 文系卒のエンジニアである筆者が統計と機械学習を学ぼうとしましたが、まずは数式で躓きました。このあたりの内容は「文系卒社会人が統計・機械学習を理解するための数学勉強方法」にも記載しています。 今まで、簿記やERP、Webなどいろいろなことを学んできましたが、ここまで内容が理解できずにもやもやしたのは初めてで、がっかりすると同時にワクワクする自分もいました。 2年ほど勉強をして、統計学にフォーカスしたおすすめ勉強方法を「文系卒社会人が統計入門する最短学習法」に書きました。 大雑把な流れ つまづきとその克服の大雑把な流れです。 1. 仕事でデータサイエンス系のデモシナリオを検討 正直、たいしたデモシナリオを作れなかったです。それっぽくは仕上げましたが、私の理解度が足りないなので、自信を持って語れないし、応用も利きません・・・ 業務分析にしろ、統計の業務への組込にしろ、今までや

TensorFlowの基本構文とコンセプト 公式ページのGetting Started With TensorFlowを試して、ポイントとなる点を解説していきます。この内容を理解してから「【入門者向け解説】TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け)」のチュートリアルをすると理解が早いです(私はボケてすっ飛ばしていました)。 参考リンク TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件 【入門者向け解説】TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け) TensorFlowチュートリアルMNIST(初心者向け)をTensorBoardで見える化 TensorFlow APIメモ 【TensorBoard入門】TensorFlow処理を見える化して理解を深める 【TensorBoard入門:image編】TensorFlow画像処

TensorFlowの初心者向けチュートリアル TensorFlowの初心者向けチュートリアルMNIST For ML Beginnersを実行しました。筆者は文系卒でTensorFlowは初めてで、それどころかDeep Learningも初めて。さらには機械学習もほとんどやったことない状態です。数学知識は文系卒社会人が統計・機械学習を理解するための数学勉強方法の記事を参考にしてください。 入門者向け目線で解説しています。正確性を欠いている部分も多いですが、わかりやすさを優先して書いています。 参考リンク TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件 【入門者向け解説】TensorFlow基本構文とコンセプト TensorFlow APIメモ 【TensorBoard入門】TensorFlow処理を見える化して理解を深める TensorFlowチュ

TensorFlow1.6をWindows10にインストールします。基本的には公式サイトを見ながらインストールしています。私は Pythonはほとんどやったことない人間ですが、そんな程度でもまるで問題なかったです。 当記事はAnacondaを使っていますが、Minicondaも使用ディスク容量が大幅に削減できておすすめです。Minicondaの場合は以下の2つの記事を参照ください。 WindowsにMinicondaインストール(2018年) WindowsでMinicondaを使ってTensorFlow環境構築(2018年) Windowsでの環境比較は、記事「Windows PCで機械学習環境を作る方法まとめ」に書きました。 UbuntuでのTensorFlow環境構築は記事「WSLのUbuntuにTensorFlowをインストール」を参照ください。 あと、Google Colabor

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やりたかったこと AWS IoTを入り口にKinesis Firehose経由でAmazon S3にファイルを保管する仕組みを作りました。ノーコーディングなので、だいたい1時間くらいで実装できます。 本当はRaspberry Piあたりもやろうかと思ったのですが、時間がないので省略しました。 AWS IoTのMQTT Clientというテストツールを使うとAmazon S3に以下のようにファイルができます。 仕組み 今回の連携図はこんな感じです。 **AWSのサービス間は連携が優れています。この辺のサービスを作った結果の感想をマイクロサービス否定派が変節した経験に書いています。 初心者が疑問に思うのは「Kinesis Firehoseいるの？」**です。私も最初はその状態でした。 Kinesis FirehoseがないとIoT情報を集約することができず、Amazon S3に生成されるファイ

そもそも何で受験したか そんなに深い意味はなかったです。年始に上司と目標設定したときに、ひとつの勉強の目安として受験を目標に設定しました。仕事で統計・分析などをやっているわけでなく、今後の方向性として機械学習などをやりたいがために、数学の基礎と統計を勉強しています。 勉強方法 主に使った教材は以下の3つです。 まずはこの一冊から 意味がわかる統計学 (BERET SCIENCE) 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎 日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集 まずは「この一冊から 意味がわかる統計学 (BERET SCIENCE)」を何度か読んで演習をして理解しました。非常にわかりやすくためになりました。 次に、「日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎」ですが一読した程度です。わからない、理解に時間がかかりそうな部分は、ガンガン飛ばして行きました。

統計基礎の入門書として有名な「統計学入門 (基礎統計学)」ですら理解に苦しむ始末。「入門すらできないのか・・・」と感じました。 しかし、逆に言うと理解できれば大きな強みになると前向きに考え、高校数学の復習をしていきました。 高校数学の勉強を終えて再度入門書を読み返した結果、感じたことを「高校数学復習を終えても統計入門理解できなかった話」に投稿しました。 大学基礎数学の勉強を終えた結果、感じたことを「文系卒社会人が統計入門でのモヤモヤを克服した話」に投稿しました。 2年ほど勉強をして、統計学にフォーカスしたおすすめ勉強方法を「文系卒社会人が統計入門する最短学習法」に書きました。 勉強方法 高校数学編 長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書数学 (考える大人の学び直しシリーズ)のみ使っています。 DVDが付属していて音声講義が好評らしいですが、私は使っていません。試しに1つだけ聞いてみましたが