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QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
日本で買えるIoTデバイス330個をまとめた「IoTデバイスマップ2018」公開 ダウンロード無料 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
ロボットビジネスを専門に行うロボットスタート株式会社は、日本で購入が可能なIoTデバイスを可視化した「IoTデバイスマップ2018」を本日より公開しました。 フルサイズのPDFファイルが以下ロボットライブラリから無料でダウンロード可能です。（ダウンロードにはロボットライブラリのアカウントが必要です。アカウントの登録は無料です。） 昨年IoTデバイスマップ2017を公開し大きな反響を頂いたため、2018年版を作成いたしました。掲載数は昨年の122デバイスから、330デバイスへとその数を増やしています。 世界中で数多くのIoTデバイスが発表されているにも関わらず、実は日本ではその内のごく一部しか購入することができません。そして、IoTデバイスは、プロダクトのコンセプトムービーが発表されたタイミングや、クラウドファンディングに掲載されたタイミングが最も注目を集めてしまい、肝心の発売情報が広く報じ
pythonでデータを可視化したいならseabornを使おう！ - Qiita
pythonでデータを可視化するのにmatplotlibを使う人は多いと思いますが、seabornというmatplotlibのラッパーが素晴らしく便利です。 インストール まずはseabornをインストールします。pipもしくはcondaでインストールできます。
Pythonでゼロから機械学習/データ分析を学ぶためのサイトマップ - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 24日目。 当サイトでも、Pythonを使ったデータ分析や機械学習について、勉強しながらそれをアウトプットとして出すと言うかたちで、何個も記事を書いてきました。 記事数で言えば50とかそのくらいあるような気がします。 カレンダーも完成しつつあるので、個々では当サイトの総まとめとして、機械学習やデータ分析に触れたいという人がゼロから始めて触れられるように、記事をまとめていきたいと思います。 何か面白いことを勉強したい学生、就職までの勉強に、急に機械学習を使わなければならない社会人方々は、読んで見てください。 0. 環境構築 0.1. Pythonの導入 (Anaconda) 0.2. エディタ (Pycharm/VSCode) 0.3. バージョン管理 (Git) 1. Pythonの使い方(基本ライブラリ) 1.1. 数値計算 : numpy 1.2
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
word2vecをD3.jsのforce-simulationで可視化する - Qiita
概要 学習済みのword2vecモデルから、指定の単語に対して、その類似単語、さらに類似単語の類似単語を出力させ、各単語をノード、cos類似度をリンクの重みとしてd3.jsで力学グラフ化します。 t-sneなどで次元圧縮プロットする手法とはまた違った味があるかな、と思います。厳密さはあまりないので、ビジュアライゼーションの手法としては、解析向きというより説明向きの手法ですね。視覚化と言ったほうがいいかもしれません。 DOM/HTMLなのでカスタマイズが効きやすい点はメリットで、インタラクティブな感じに機能追加していくとウケが良さそうです。 出力例 「AI」を指定単語として、その類似単語(緑)と、類似単語の類似単語(灰)までを出力しています。別途収集した、幾つかの新聞社のWeb記事(2MB程度)で学習させたモデルを使用しています。 ノード間の適正距離をcos類似度から計算しており、適正距離よ
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5 Data Science Projects That Will Get You Hired in 2018 - KDnuggets