The Data Visualisation CatalogueA handy guide and library of different data visualization techniques, tools, and a learning resource for data visualization.
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
プロ野球全球団の得点源な選手(または足を引っ張ってる選手)を野球統計学とPythonで出してみた - Lean Baseball
※2017/5/9 リンク切れを修正 ビール🍻とハンバーガー🍔をたしなみながらブログ書いてました.*1 野球,楽しんでいますかー!? アスレチックスが「定位置」に下がる中,日ハムが調子戻してきてようやっと野球を見る気になった私ですこんばんは.*2 今年度初の野球ネタです. PyCon mini Kumamoto 2017のエントリーで紹介させてもらった野球ネタの応用として, 2017年プロ野球,全球団の得点源と足を引っ張ってる選手を可視化 できる何かを作ったので,私の考察とともにお見せしたいと思います. 贔屓チームが強い(弱い)のはなぜ!? 野球統計学なにそれ美味しいの? Pythonでデータをいじりたいのだが！ を直感的に知りたい方はぜひ最後までお付き合いくださいませ. なお,指標値は私(shinyorke)独自算出のモノであり,他のコピーではないです&他のシンクタンクやMediaで
施策の効果をみんなで納得して前に進むための「箱ひげ図」 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、検索・編成部ディレクターの岡根谷です。 クックパッドを訪れてレシピ検索するユーザーさんの検索成功率を上げるために、日々施策を行っています。 自信を持って進めるためには客観的なデータ はじめはどんなによさそうと思った施策でも、進めていく中で、自分や一緒にやっているエンジニアが施策の価値に自信をなくして停滞する瞬間が必ずあります。 そんな時、A/Bテストの結果などの客観的な定量データは非常に心強いです。客観的な裏付けがあると、判断に対しての迷いがなくなり、前向きに改善に取り組んで価値を生み出していけるようになります。 客観的データを自分の言葉で伝えたい しかし、このよく言う「施策の効果を数字で」というのは、いざちゃんとやろうとすると非常に手間のかかるものだったりします。 ある機能が検索成功率を上げるのに有効ということを示すために、 「機能ありの方がなしの場合より検索成功率高めだから
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
