データ収集だけ解説しても意味がない―『Pythonによるクローラー＆スクレイピング入門』インタビュー
経験がないのに突然クローラー開発を任された――そんな人が頼りたいのは入門書。データ収集のノウハウだけでなく、データ活用までトータルで解説したのが『Pythonによるクローラー＆スクレイピング入門』です。今回、クローラー開発に関心がある方に向けて、本書の著者である横山裕季さんと加藤勝也さんに、本書やPythonの魅力についてうかがいました。 データ収集のニーズが拡大 ――本書『Pythonによるクローラー＆スクレイピング入門』はデータ収集の需要に応える形で書かれた解説書ですが、実際にお二人は需要が増していると体感されていますか？ 横山：自分自身は業務でクローリングに携わっているので身近ですが、ネットでもそういう声を見かけることが増えました。その理由として、機械学習ブームが大きい気がします。たとえば自然言語処理でも、Twitterのツイートを収集してデータ分析するのが有効ですからね。 加藤：機
いまさら聞けない？scikit-learnのキホン | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値
確率的プログラミングライブラリ「Edward」まとめ – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト Edwardで何ができるのか知らなかったので、忘備録として残しておきます。 目次 ・Edwardとは ・Edwardでできること ・参考スライド ・参考文献 Edwardとは ・LDAで有名なコロンビア大のBlei先生の研究室で、2016年より開発されている確率的プログラミング(( プログラミング言語の変数をモデルの構成要素として使うプログラミング))のPythonライブラリ。 ・積み木のように明快な形で確率的モデリングを行うことができる。（モデル→推論→評価 を一括
TensorFlowのデータフォーマットTFRecordの書き込みと読み込み方法
TFRecordを使用する理由 TFRecordの作り方 ExampleレコードとSequenceExampleレコード Fashion MNISTをTFRecord化してみる TFRecordの中身を確認する方法 TFRecordの読み込み方 実際に実装してみる TFRecordを使用する まとめ 参考 TensorFlowが推奨しているTFRecordというデータセットのフォーマットがあります。 TFRecordを使いこなせるようになると、大規模なデータを効率的に学習できるようになることがあります。 本記事では、TFRecordの使い方をマスターできるように読み書きする方法を解説し、実際にQueueRunnerを使った実装をしてみます。 TFRecordを使用する理由 TFRecordの中身はProtocol Bufferというバイナリフォーマットです。一度TFRecordを作成するこ
RubyKaigi参加レポート 〜RubyData Workshop 2017に参加した〜 | Recruit Tech Blog
2017年度新卒エンジニアの三上(@mikaji_jp)です。現在はWebアプリケーションエンジニアとしてRailsアプリケーションの開発を行っています。9月18日~20日の期間、広島にて開催された RubyKaigi 2017 に参加してきました。 今回はその中でワークショップとして開催された、「RubyData Workshop 2017」の内容を紹介します。 RubyData Workshop 2017 今年のRubyKaigiでは、データサイエンスに関するセッションに注目しました。RubyKaigiといえばRubyの言語仕様や今後の進化の方向性、またRuby on Railsに関するセッションがほとんどだと思っていた1)個人的にRubyでテキストエディタ作った話が面白かったです。のですが、今年はデータサイエンスに関するセッションが多かったのが特徴的でした。そこで、イベント中にRub
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開
即戦力のAIエンジニアの育成を目指すDIVE INTO CODEの1000時間トレーニングとは?
近頃、人工知能(AI)を取り入れようとする企業が増えている一方、AIを活用するための人材が不足していると言われている。世界を見てもAIを使いこなせる人材は希少であり、国内に限るとほんの一握りしかいないだろう。そんな現状を救うべく、DIVE INTO CODEは、世界で即戦力になりうるAIエンジニアを育成している。今回、同社で教育責任者を務める中尾亮洋氏に、同社のAI人材の育成について話を聞いた。 「お金も環境もない」AIの教育環境で世界に遅れをとる日本 中尾氏はもともと汎用AI開発に携わっていたが、「日本は、AI人材を育成するための予算もなければ、環境もない」と、日本のAI人材育成の窮状を訴える。 こうした日本に比べ、米国では、GoogleやFacebookといった海外のITベンダーのAI関連の研究の成果が日々報道されているように、AIを学ぶための環境が整備されているという。例えば、米国で
機械学習でニュースからカテゴリを推定するサイトを作った話 - Qiita
サイト テキストエリアにニュースの本文を入れて判定ボタンをクリックすると、「国内」「海外」「IT/経済」「スポーツ」「芸能」のうち、一番近いカテゴリを出力するサイトを作りました。 50000件のニュース記事を学習させて、テストを回したときは93.2%の正答率だったので、そこそこ精度はあるはず。 実装 Facebookが無料で公開している自然言語の機械学習ツールことFasttextを使いました。 facebookresearch/fastText: Library for fast text representation and classification. これはpythonのツールではなくバイナリのコマンドなので、前処理さえしてしまえばPythonのコードを一切書かずに文章のカテゴリ推定ができます。 大まかな手順は以下 某ニュースサイトから記事をせっせとスクレイピング 文章をMecab
📚最近弊社で買ったデータ分析入門書📚 - 弥生開発者ブログ
はじめに こんにちは、Misoca開発チームの洋食（yoshoku）です。 Nintendo Switchを自宅近くの電器屋さんに買いに行ったらなかったので、あきらめてPS Vitaを買いました。 ゲームアーカイブスにある、PC Engineの「夢幻戦士ヴァリス」に大満足です。なんで、あんな薄着で戦うのでしょうか。 本の紹介 私はMisocaでは主にデータ分析を担当しています。 社内で参考書リストが欲しい!!というバイブスが上がってきました。 せっかくなので、ブログで世界に共有することにしました。 確率統計・線形代数 scikit-learnとかをたたくだけでも機械学習アルゴリズムを利用することはできますが、 アルゴリズムの特性を理解した上で適切に使う・結果を解釈するには、数学の知識があった方が良いです。 というわけで、復習・自習するために良いかなと思うモノを選びました。 高専生を対象とし
機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
データサイエンティスト・データエンジニアのための Python ライブラリ一覧 - Qiita
データ分析やデータ加工、機械学習などを行うのに便利な Python ライブラリを紹介する。 なぜ Python なのか 統計や機械学習をするなら、 R という選択肢もある。 R のデータの加工や集計、統計処理に優れた言語であり、言語標準の機能だけでかなりのことができる。機械学習のライブラリも充実しており、有力な選択肢であることは間違いない。 R と比較して Python が優れている点は、周辺エコシステムの充実にある。 Python エコシステムはデータサイエンスの分野に留まらない。 NumPy や Pands で加工したデータを Django を使った本格的な Web アプリケーションで利用することも可能だ。 ライブラリ群のインストール ここで挙げているライブラリのほとんどは Anaconda で一括でインストールできる。 データ加工 NumPy NumPy は数値計算を効率的に行うため
機械学習、深層学習のプラットフォームの整理 - Qiita
PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします。
NEC、ベクトル型コンピュータに適した機械学習向けデータ処理技術を開発 | IoTNEWS
2021-09-072017-07-03 NEC、ベクトル型コンピュータに適した機械学習向けデータ処理技術を開発 日本電気株式会社（以下、NEC）は、ベクトル型コンピュータ（注1）に適した、機械学習を高速実行するデータ処理技術を開発した。同技術により、複数サーバを接続したクラスタ上のSpark（注2）での利用と比較し、50倍以上高速に機械学習を実行できるという。 今回、大規模な機械学習でよく用いられる「疎行列（注3）」というデータ構造に着目した演算技術と通信技術を開発することで、機械学習においてもベクトル型コンピュータが持つ性能を最大限に発揮した高速実行を実現。 また同技術を取り込んだミドルウェアを開発し、同技術の利用を容易にした。同ミドルウェアはSparkやPython（注4）から呼び出すことができ、これらのユーザは特別なプログラミング無しで使用できるという。 これにより、例えば、Web
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
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