オレオレ機械学習ライブラリ構想（機械学習名古屋第１7回勉強会） - Qiita
自己紹介・近況 名前: 中西克典 所属: 有限会社 来栖川電算 twitter: @n_kats_ 最近、Oculus Goを買って、OculusRoomとかでVR会議とか夢見るも、する相手がいない問題等で挫折 話すこと 機械学習の開発 オレオレライブラリでしたいこと 最近何をしているか 面白いモデルを思いついた、試そう → あ、ここ一般化してライブラリ化しとこ → 新しいこと思いついた（元の奴、試してないやつ） で、そのライブラリ化しているものは、 https://github.com/n-kats/mlbase こんなことしている中で何を思っているかの話をします 機械学習で困るところ 世の中に手法がたくさんあって試しきれない パラメータをいじっているうちにもとに戻せなくなった 色々作っているうちにカオスに というか、機械学習のアルゴリズムに関係ないところに時間がかかる・・・ 機械学習の
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。**数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみ**はやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理
今データサイエンスが必要とされる理由とPythonの役割〜BPStudy#121 その2 - ビープラウド社長のブログ
2017年9月26日にBPStudy#121が開催されました。 第2部は、辻慎吾さんにお話いただきました(※第1部はこちら)。 資料はこちら(PDFファイル)です。 以下は私のまとめです。 データサイエンスについて データサイエンスとは WikiPadiaによると、"data-driven science"（データ駆動型サイエンス）である。 サイエンスとは (1)仮説を立てる (2)仮説を証明するために実験や観測によってデータを収集 (3)データを解析して仮説を検証 (1)〜(3)を繰り返し、普遍的な原理を導き出す 例1：フックの法則(F=-kx) 例2：DNA配列 データサイエンスでは、とにかくビッグデータを集めることが重要 ヒッグス粒子の発見(Pythonを使用) Webのユーザーの行動履歴 IoT(地理情報を含む行動履歴、エネルギー消費量など) データサイエンスの必要性 データから普
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[TensorFlowで株価予想] 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション - Qiita![[TensorFlowで株価予想] 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8253f9b23f6242bff040edd3017a02e6109be218/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzMzcwNCUyRmVjN2NhM2ZlMDkxYWQ0NjAxZWJlYzZhNWJiMWYzOTMwZDNkNWIwNzMlMkZsYXJnZS5wbmclM0YxNjM3MDg3NzY0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWQyYWI1MmRlMjNjNTZmYzM3MGUzMTA2Nzg1ODgyNTdi%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D405056e52d61f8ead8149adbc09a89a1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9MjZjYzg1ZmM1Y2JiNjUzOTU5MjkyNDJjZDAxMmZjNjc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De05bc48efe03eb41d04b05472180e9d5)
