「あえて精度勝負をしない機械学習」という選択肢 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
少し前のことですが、こんな話題がありました。 自分がこれまで現職で手がけた機械学習ソリューションでは 1. そもそも「予測」ではなく「説明（解釈）」をアウトプットにする 2. クラス分類確率の高いものだけアウトプットし、低いものは「未定」扱いにして捨てる などという形で実務の現場で使ってもらってます。精度勝負をしないのも一つの解かと https://t.co/NmZJCPnue2— TJO (@TJO_datasci) 2021年8月29日 実際問題として「ある目的のために機械学習システムを開発し、非常に高精度のものが出来上がったが、結局色々あって実戦投入されなかった」という話は、自分の身の回りでも業界内の伝聞でも事欠きません。 しかし、機械学習と言えばどちらかというと「より精度の高いモデルを追い求める」試み、もう少し下世話に言うと「精度勝負」によって、連綿と発展してきたという歴史がありま
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
図解 X.509 証明書 - Qiita
はじめに X.509 証明書について解説します。(English version is here → "Illustrated X.509 Certificate") ※ この記事は 2020 年 7 月 1 日にオンラインで開催された Authlete 社主催の『OAuth/OIDC 勉強会【クライアント認証編】』の一部を文書化したものです。勉強会の動画は公開しており、X.509 証明書については『#4 X.509 証明書（１）』と『#5 X.509 証明書（２）』で解説しているので、動画解説のほうがお好みであればそちらをご参照ください。 1. デジタル署名（前提知識） この記事を読んでいただくにあたり、デジタル署名に関する知識が必要となります。つまり、「秘密鍵を用いて生成された署名を公開鍵で検証することにより」、「対象データが改竄されていないこと」や「秘密鍵の保持者が確かに署名したこと
SSDで道路の損傷を検出した - Qiita
はじめに SSD(Single Shot Multibox Detector)で道路の損傷を検出しました． 作業環境等に関しては株式会社パソナテックさんにご協力いただきました． なお成果物は学習済みモデルとともにGitHubに公開されています． 不具合もまだ複数あると思いますので，気軽にissueを立てていただければと思います． やったことを最初から文章で説明するより，まずは成果物を見ていただいたほうが早いと思うので，デモをお見せします． このように，横断歩道やセンターラインのかすれ，陥没，ひび割れなどを検出することができます． 道路の損傷を検出する方法はいろいろありますが，画像認識を用いるならば，車で移動しながらスマホや車載カメラでリアルタイムに検出できると便利です． このような認識手法を採用するのであれば，デバイスの制約により，計算量が小さいモデルが求められます． 道路の損傷を物体認識
ウノウラボ Unoh Labs: MP4/3GPP/3GPP2ファイルフォーマットの基礎知識
各ボックスはその先頭8バイト（オクテット）がボックスを識別するためのヘッダで、最初の4バイト（オクテット）がボックスのサイズ、続く4バイトがそのタイプです。 上の例では先頭の4バイトが0x1Cなので、最初のボックスは0x00～0x1Bまで、続く4バイトの「ftyp」がそのタイプです。ftypボックスの中身は具体的なデータですが、続くmoovボックスは、さらにmvhdボックスを含む構成になっています（そして実際にはこの後さらに複数のボックスが入れ子になっています）。 +--ftyp +--moov | +--mvhd | +--drm | | +--dcmd | +--trak | | +--tkhd | | +--mdia | | +--(以下省略) | +--trak | | +--tkhd | | +--mdia | | +--(以下省略) | +--udta | +--titl +-
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