ディープラーニングの勉強用参考書まとめ - あれもPython,これもPython
ディープラーニングタノシイ! イラストで学ぶ ディープラーニング イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 以前、『初めてのディープラーニング』を紹介した時に、 こっちのほうがおすすめだよ、と言われた書籍です。 私はあくまでも初めてのディープラーニングのが好きですけど! レベルとしては初めてのディープラーニングとほとんど一緒。 こちらのほうが、Chainer,TensorFlowと多彩なフレームワークの説明あり。 初めてのディープラーニング 初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き 作者: 武井宏将出版社/メーカー: リックテレコム発売日: 2016/02/19メディア: 単行本（ソフトカバー）
［1］データ分析基盤の選び方、今やDWHはクラウド一択
我が社も社内データを活用して業績を高めたいのだが、さて何から手を付ければいいのか…。 昨今のビッグデータ分析の盛り上がりで、さまざまな企業の方からこんな悩みを打ち明けられることがあります。それも、企業のトップ層から、事業部門や情報システム部門など現場の方まで、悩みの中身は様々です。 例えば情報システム部門の方なら「情報システム部門としてビッグデータに取り組みたくとも、経営陣や事業部門を説得して巻き込んでいくのが大変で…」「そもそも事業部門の方で、どのような分析が効果的かを明らかにしてくれないと、導入するITツールを選定しようもない」と嘆きます。 その一方で、事業部門の方は「ビッグデータ分析には興味があるが、情シス（情報システム部門）と話すのは大変だし、かといって自分にはシステムの知識はないし…」「ウチは店舗出身のメンバーが中心なので、データ分析のスキルを身につけさせるのは難しそう」といった
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
ディープラーニング、ビッグデータ、機械学習 ――あるいはその心理学 - 新曜社
大量のデータから情報を取捨選択している人間の情報処理過程に学びながら，性能を向上させてきたディープラーニング。機械学習から心理学に対して期待できるフィードバックとは？ 基礎知識を懇切に解説し，機械学習の未来を心理学の見地から展望。 ディープラーニング、ビッグデータ、機械学習――目次 第1章 プロローグ 1・1 ディープラーニング，ビッグデータ，および機械学習 1・2 本書の想定する読者 1・3 本書の構成と特徴 第2章 第三次ニューロブーム前 2・1 形式ニューロンのモデル 2・2 ホップフィールドモデル 2・3 多層パーセプトロン 2・4 サポートベクターマシン 2・5 多層化へ 2・6 たかがネコでなぜそんなに騒ぐのか？ 第3章 巨人の肩 3・1 直系尊属ネオコグニトロン 3・2 3層パーセプトロンの近似定理 第4章 心理学の来し方 4・1 伏魔殿 4・2 視覚情報処理 4・3 ピアジ
そんな大綱で大丈夫か？―第2回プライバシーフリーク・カフェ（前編）
高木 山本さん遅刻ですね。間もなく到着だそうですが。さて、第1回からずいぶん経ちましたが、いつでしたっけ？前回は。 鈴木 もう半年前ですね。 高木 そんな前ですか。で、どうしましょうか。司会者いらっしゃらないので、ちょっと状況を。えーと、大綱が出ました。先週決定されました。その名も、なんでしたっけ？ 鈴木 「パーソナルデータの利活用に関する制度改正大綱（PDF)」ですね。 高木 あれ？パーソナルデータの保護とか、そういうんじゃないんですか？保護じゃない？ 鈴木 利活用大綱ですね。 高木 利活用！利活用制度大綱。こんなんありですか？ 鈴木 んーまあ、そもそもこのミッションがアベノミクスの三本の矢の経済成長ですからね。まえがきには「ビッグデータ」という言葉が躍っていますから、産業界からの強い意向を受けてですね、まさに、ビッグデータで経済成長のために改正しようと。こういう内容です。 高木 はい。
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
This document provides an overview and agenda for a webinar on Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES). It introduces Elasticsearch and Amazon ES, including the benefits of using the fully-managed service such as cost efficiency, high availability, security, and ease of deployment. The webinar will cover topics like log analysis, search capabilities, operations management, security, pricing and l
データサイエンティストに必要な3つのスキル | quipped
久しぶりにタイトルで釣りにいっているが、ブラウザの「戻る」ボタンを押さないでくれw ... ... ... （よし、まだ「戻る」ボタンを押してない！） ぼく自身、データサイエンティストだったことはないが、一応大学では数学を勉強していたし、金融でクオンツトレーダーもやっていたし、人生3回分（と言ったら言い過ぎか）くらいのSQLクエリは書いている。なので、これから書くことは、本屋に立ち並ぶ歯の浮く様なビッグデータ談義よりは、普遍的な価値があると自負できる。 もう一つ本題に移る前に、「データサイエンティスト」という呼称について感じる両価的な感情について軽く説明したい。 ぼくは幸いにも優秀な同僚や友人に恵まれていて、彼らの中には、データ分析屋さんでありながら、データを集めてきて（広義の）データウェアハウスに突っ込むという非常に面倒くさい一連の作業もちゃっちゃか出来る奴が2、3人いる。そういうマルチ
古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 | 特集記事 | Nature Careers | Nature Portfolio
古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 2013年8月22日 東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻 瀬々 潤 准教授 生命科学の研究では、P値（検出された事象が誤りである確率を示す検定値）は発見の信頼性を担保する重要な概念となっており、P値が0.05あるいは0.01といった閾値以下（有意水準とした5％以下あるいは1％以下）であることが必須とされ、論文にも明記することが求められている。 遺伝子の変異を例に取ると、次世代シーケンサーの登場で読み取れる情報が膨大になり、数多くの変異が発見される一方で、変異が少数の場合と同一の基準で調べると、偶発的に生まれる誤発見を含む確率も高くなる。誤発見を避けるためには、データが増えるに従って、P値の計算方法をより精度の高いものにする必要がある。ところが、これまで膨大なデータからP値を精度
産総研：ビッグデータから新たな科学的発見をもたらす統計手法を開発
ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値（Ｐ値）の算出が必要。 超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。 物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。 ＪＳＴ 課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所 生命情報工学研究センターの津田 宏治 主任研究員（ＪＳＴ ＥＲＡＴＯ「湊離散構造処理系プロジェクト」グループリーダー）、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の瀬々 潤 准教授、理化学研究所 統合生命医科学研究センターの岡田 眞里子 チームリーダーらは、従来に比べて格段に高い精度で誤発見の確率を示す検定値（Ｐ値）を計算するアルゴリズム（手順）を開発しました。 自然科学で得られるデータ量は増加の一途をたどり、これらを有効に解析できる方法が望まれています。しかし、従来の統計検定手法は観測できる
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