異常検知ライブラリを作ってみた - Fire Engine
今回の記事は、前職消防士でゼロからプログラミングを始めた超未熟者の私が、異常検知ライブラリを作った話です。 なぜ作ったか マインド的背景 消防士を辞めてエンジニアに転職してから1年、いろんな技術に触れました。TensorFlow、scikit-learn、Dockerなどなど、必死になって使い方を覚えました。しかしだんだん、「これ、コマンド覚えてるだけで自分に何も技術身についてなくない？」という疑問や焦りが湧いてきて、自分は便利なツールを使いこなせるようになりたいんじゃなくて、いつの日かみんなが使って便利なツールを作る側になりたいんだ、ということに気づきました。そのような思いから今回初めてライブラリを作り、公開してみました。 データサイエンス的背景 世の中は時系列データで溢れています。ビジネスの場において、データの何かしらの変化の兆候を捉えて、いち早く意思決定をしたいという場面がよくありま
Pythonでデータ分析：線形回帰モデル - データサイエンティスト(仮)
導入 データ分析にて、最も基本的な回帰分析から始めていきます*1。回帰分析とは、説明したい変数（目的変数）とそれを説明するための変数（説明変数）の間の関係を求める手法です。機械学習の手法の区分としては、教師あり学習（解答に相当する教師データを用いてモデルを構築）に属するものです。 回帰分析の目的は大きく2種類あります。 理解：文字通り、変数間の構造・関係の理解 例：ある病気に対して、どのような遺伝子が寄与しているかをマイクロアレイデータなどのデータを用いて明らかにする 予測：変数間の関係をもとに、将来予測をする 例：過去の広告の投下量と売上実績から、これらの関係を説明するモデルを構築し、それをもとに将来の広告への投資計画を立てる ビジネスの世界では、予測を目的に使用されることがほとんどです。それは、モデル構築によって要因を明らかにするだけでなく、その後の施策でそのモデルの知見を使い、価値を
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