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データサイエンスの分野はR言語とPython言語が二大派閥となっており、最近特にブームとなっているDeepLearningのインターフェースが多くの場合Pythonであることから、Python勢力が日に日に大きくなってきています。 最近R言語の弱点であるDeepLearningの対応のためにRStudio社が、RでDeeplearningを行うためのkerasパッケージをリリースしました。 https://github.com/rstudio/keras kerasパッケージは、良く知られた”keras”のR用インターフェースであり、バックエンドとして、TensorFlow, CNTK, Theanoを選択できます。CPUを使用するコードと同じコードでGPUを使用することも可能です。 今回は、MNIST datasetを隠れ層が二層のパーセプトロンで学習させてみたいと思います。MNISTは
【Rの圧倒的強さ-データの可視化】 前回までで、Rをダウンロード・インストール完了したので、まずは、Rの可能性を実感してみましょう! RはPython,Excelなど他のあらゆる環境・言語と比べていまだに圧倒的に優れているのが、そのグラフィクス能力(データ可視化能力)です。今回はその一端をお見せしましょう。 まず初めにデータ可視化とはどういうことでしょうか? 次のデータをご覧ください。 これは、Rにデフォルトで入っている、mtcarsという車の燃費、性能などのデータです。 各行がそれぞれ一つの車種のデータを示しています。 各列はたとえばmpgは燃費、cylはシリンダー数、、のような内容になってます 数の羅列だとよくわからないですね。。どこが多いか少ないか、ぱっと見でわからないです。。 行ごとのデータパターンの違いは特によくわからないです。。 そんな時に可視化が役に立つんですね。 たとえば、
【まだExcelで消耗してるの?】 みなさんはデータ解析を行うときどのソフトで解析しますか? そもそも、ソフトなんか使っていない、電卓があれば十分。 という方もいらっしゃるかもしれません。 確かにデータサイズが小さくて、手計算できるものであれば、それでいいのかもしれません。 でも、電卓主体だと、繰り返し作業が面倒と感じたこあとはないですか? たくさん計算した結果、どこかで打ち間違えて、とんでもない数になってしまったことはないですか? 繰り返し作業や、結果の確認を容易にするためには、何かソフトウェアを使った方がよいです。 多くの方は、数値データならExcelを使われているかと思います。 列の値を自動で合計値や平均値をとってくれたり、簡単な数式書いて、それを各行にも一気に適用したり、 シート別に分けていろいろ作った後、シートごとに値を参照することもできて便利ですよね。 確かに、小規模のお金や人
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