退屈なことはPythonにやらせる...前に考えるべきこと - Lean Baseball
機械学習, データサイエンスを志向してPythonを勉強したり,この辺のエントリーで本を読み漁ったりすると*1, もしかして, 私の仕事ってプログラミングで楽になるのでは！？ と気がつく(もしくはそういう記事・本を読んで触発される)瞬間があるかと思います, この本とかあの本とか. このエントリーではそんな素晴らしい学び*2に対して,一つの回答を示してみたいと思います. TL;DR（ここは読んでほしい） プログラミングで解決できる「退屈なこと」とは「回数が多く, 属人性が少ない」作業のことである. 属人性がある仕事はプログラミングをする前に因数分解しよう or 「仕事ごっこ」だったらやめる努力をしよう. Pythonで「退屈なこと」をやるなら,「退屈なことはPythonにやらせよう」もいいですが,「できる仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」が個人的にはおすすめです. 言いたいこと
「AWS Toolkit for Visual Studio Code」正式版がリリース。AWS Lambdaのステップ実行、ローカルデバッグなど可能に
AWSはオープンソースとして開発されているコードエディタVisual Studio Codeの拡張機能として、これまでプレビュー公開されていた「AWS Toolkit for Visual Studio Code」が正式版になったことを発表しました。 AWS Toolkit for Visual Studio Codeと、AWS Command Line Interface（AWS CLI）やDockerなどを組み合わせることで、サーバレスコンピューティング環境であるAWS Lambdaのローカル環境でのステップ実行やブレークポイントの設定などのデバッグ操作などが可能になります。 そして開発したアプリケーションをAWSの任意のリージョンへのデプロイもVisual Studio Codeから手軽に行えるようになります。 AWS Lambdaのローカルデバッグが可能 AWS Toolkit f
caretパッケージを使った解析の一連の流れ - Qiita
今回は{caret}パッケージの基本的な使い方をまとめようと思います。 caretとは、Classification And Regression Trainingを略したもので、 機械学習に必要な ・データの分割（trainデータとtestデータの分割） ・前処理（ダミー変数化、少数の特定の値しかとらない連続変数の処理、相関のある特徴量の削除、線形関係のある特徴量の削除、scalingなど） ・特徴量選択 ・モデルの訓練・評価(グリッドサーチなど) の一連の操作を簡単に行えるパッケージです。非常に多くのアルゴリズムがサポートされています。 英語版の解説サイトおよびそれを和訳してくださっている記事があり、参考にさせていただいています。 背景 今回は{mlbench}パッケージのSonar データを利用します。 このデータはGormanとSejnowskiが行った、ソナー信号を利用して金属(
弱者女性、あるいはキモカネおばさんの話
ここのところ、弱者男性の主張を目にする度に思ってたんだけど。弱者男性って、弱者女性の存在が見えてなくない？ 「ガラスの地下室」があるとして、そこに堕ちる・そこから出られないのが弱者男性だけのわけないだろ。 そもそも女性は身体的には基本的に弱者なわけだけど（単純に体格と筋力に注目した場合、平均値でも標準値でも、男性より女性の方が小さくて弱いし、更に月経がある。なので身体の面で男性と比較すれば間違いなく弱者）、その上で、女の中にも弱者がいるんだよ。 弱者男性の生き辛さが語られる時、そこに老人や障害者や性的マイノリティとしての生き辛さは含まれてないようだから、仮に弱者男性を【シスヘテロ（性的違和がない異性愛者）で、社会保障を受ける程の障害や疾病がない】かつ【KKO=外見が良くない、異性や同性からキモいと言われる、金が無い、稼げない、若くない、老人でもない男性】と仮定するよ。 それをそのまま女性に
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