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人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
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生データ使い放題？！ 「日本は機械学習パラダイス」になった ― DEEP LEARNING LAB 勉強会
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 日本マイクロソフト主催の勉強会「DEEP LEARNING LAB： AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財」が1月25日に開催された。 AIに関する法的な課題となる事例や、AIを「発注するユーザー」と「作るベンダー」はどう契約を結べばよいのか、について、具体的にガイドラインを示しながら説明された。実際にAIを取り組もうとしている企業にとっては参考になる話が多く、筆者自身も大いに参考になった。 その内容をすべてお伝えしたいところだが、3時間ほどの長丁場であり、しかも残念ながら動画配信などもなかった
新米データサイエンティスト、研修プログラムを考える。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、教育業界に就職した新卒1年目のデータサイエンティストです。 新卒研修ということで自分でコンテンツを探してプログラムを組み立てる機会をいただきました！ そこで、折角なので進捗状況や学んだこと等、以後の振り返りのためにポストしていこうと思います。 今回は、自分のスキル状況、目標、具体的なコンテンツについて書いていきます。 ##現在のスキル SQLのSELECT文の基本的な部分が書ける pythonがほんの少し書ける（関数の実装くらいまで） Tableauが使える（Tableau アカデミックプログラムを利用していました） ご覧の
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
やってみよう分析！〜データサイエンティストもコーディング始めました〜 By Fringe81 - Qiita
はじめに 1部に入る前に、シリーズ全体の目的と構成を簡単に説明します。 このシリーズの目的は、主に次のような知識や技術を提供することです。 データ収集/加工/集計/可視化の技術(ツールインストールから利用方法まで)。 機械学習・統計などの知識・簡単な実用例(一部、数理的な説明もあります)。 これらの知識を実務での活用シーンを念頭に提供することで、ビジネスプロセス の自動化、高速化、安定化、スケール拡大のヒントを提供できればと考えています。 また、できるだけ丁寧な説明を心がけ、実際に自分でツールや分析手法を 使えるようになることも狙いのうちの一つです。 このシリーズは下記目次(変更の可能性あり)のように 入門編、実践編、アドバンストピック(予定)から構成されます。 入門編 第1部 イントロダクション 第1章：分析技術の活用～ビジネス視点から 第2章：分析手法を眺めてみよう！ 第2部 エクセル
ITエンジニアのための機械学習理論入門読了者が Kaggle やってみた - Qiita
Kaggle とは Wikipedia Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。 雑に言うと、TopCoderのデータサイエンティスト版 経緯 今どきのエンジニアの嗜みとして ITエンジニアのための機械学習理論入門 は一通り読んだが、データ解析系のお仕事を仕事をしているわけではないため仕事で機械学習を使う機会はない。 実際に手を動かさないと機械学習は習得できないが、手を動かすにもデータセットの用意等で準備がかかり大変そうだし、実際なにを教材(MNIST?)として勉強するのが適当なのかわからない。 今どきのエンジニアとして、オンライン学習やコミュニティをきちんと活用できるようになり、あわせてそれらの知見を得ておきたい。 チュートリアルとしてやってみた Dataqu
機械学習とオープンデータ | ギャップロ
はじめに 最近は機械学習という言葉、とくにDeepLearningなど耳にした方多いかと思います。 機械学習（Machine Learning）とは、沢山のデータから様々な手法、規則にを利用して解析を行い、ある特定の検知・分類・判定を行うような仕組みです。 機械学習は身近なところにも存在します。 あなたにおすすめの商品/こちらの商品を買った人はこちらの商品を買っています 画像認識 音声認識 スパムフィルタ 異常値検知 チェス・将棋のAI さらに、下記のような機械学習のクラウドサービスが出てきて個人でも容易に動かせるようになりました。 Azure Machine Learning Amazon Machine Learning これらのサービスのおかげで、物理的リソース（マシン）も実装リソース（機械学習部分の実装）も 昔では考えられないくらい簡単になり、手を出しやすい分野になりました。 ただ
いまさら聞けない機械学習の評価関数 - Gunosyデータ分析ブログ
アライアンス事業開発部の大曽根(@dr_paradi)です。 ニュースパスというアプリの分析と開発を行っております。 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 内容は、【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1 - connpassで発表したものになります。 発表資料 いまさら聞けない機械学習の評価指標 from 圭輔 大曽根 www.slideshare.net 機械学習における評価 現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、Webサービスの普及により学習に必要なデータの獲得も以前と比較して容易になっています。 そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。 予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 Kaggle*1などのコンペティションではあらか
はじめるDeep learning - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
今月下旬に『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）という本を出します - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
本日、出版元の技術評論社(gihyo)様の公式サイトでオープンになりました。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング：書籍案内｜技術評論社 そして書影はまだ反映されていないようですが、Amazonでも予約受付が始まった模様です*1。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (3件) を見る ということで、僕が生まれて初めて執筆した書籍が恥ずかしながら8月22日（予定）に発売されることになりました。詳しくはgihyo様の公式サイトをご覧いただきたいのですが、このブログで唯一はてブ1000超えを達成したエントリ（Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くData Scientistのブ
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人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
機械学習によるデータ分析 実践編
あなたの業務に機械学習を活用する5つのポイント