クリスマス暇過ぎて腐女子人気作品の探索的データ解析を行うしかなかった - あんちべ！
はじめに クリスマスはいつものように全く予定無かったあんちべです、こんばんは！ 皆様はクリスマスをお楽しみになられましたでしょうか？ 「今yesと答えた奴ら全員地獄に堕ちろ」ってサンタさんにお願いしておいたからな。 さて、世間のリア充様がクリスマスで浮かれまくりやがっていらっしゃる中、 やること無さ過ぎていつものようにpixivで腐女子向け作品を眺めていたところ、 ありがたいことに寂しさを感じる暇もない勢いでどんどん作品が投稿されていました。 ハッピーですね！ …………？ クリスマスの真っ只中に腐女子絵を投稿している…だと！？ クリスマスと言えば皆さんお楽しみのはずでは？ いや、クリスマスの夜にむしろ投稿数が増加しているような気が…？ という疑惑を抱いたので、実際データを色々眺めてみましょう。 データの説明 データはpixivから下記タイトルで検索した結果を12/26の午前中時点で 各々1
「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
先日の記事はおかげさまで好評をいただいたんですが、勉強中の身で教科書を確認せずに書いたこともあり多数ツッコミをいただきました。ツッコミをいただけるというのはもちろん大変良い勉強の機会になるということで*1、今回もひとしきり勉強してみました。 ということで、自戒も込めて備忘録的に勉強したことをまとめておこうと思います。今回はあまり広く読んでもらう内容ではないので、不親切かもしれませんがごめんなさい。ただし、あまりにも理論的側面ばかり色々書いても何なので、インターネット広告業界の言葉で喩えて言うなら「クリック数*2をモデリングしたい場合」と「コンバージョン数*3をモデリングしたい場合」とに分けた、と理解してもらえたら良いかなと思ってます。 今回も参考文献は久保本です。一般化線形モデルまわりではこの本より分かりやすい本は依然としてないと思います。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線
RとPythonによるデータ解析入門
講演者: 椿 真史 氏 (産業技術総合研究所 人工知能研究センター 研究員) 概要: 本講演では、創薬・材料科学への機械学習応用について紹介する。特に近年、グラフ構造データに対する深層学習手法であるグラフニューラル（畳み込み）ネットワークが流行しており、創薬や材料で扱われる分子化合物や結晶について、その物性や機能を高精度で予測できるようになってきた。その一方で、深層学習のモデリング自体が機械学習コミュニティのみで肥大化し、結果の解釈性だけでなく、量子物理・化学の観点から様々な問題もある。本講演を通して、深層学習の科学データへの応用に関する正と負の側面について議論したい。 Link: https://stair.center/archives/events/ai-seminar-026
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