データサイエンスはじめて1か月以内で参加したコンペで銀メダル(上位3%)とるまで！ - Qiita
はじめに データサイエンス・機械学習っておもしろそうだけど、どうやって勉強すすめたらいいんだろう？というところから2月に勉強をスタートし、勉強のinputだけではなく実践したいと思って3月にKaggleのコンペに参戦！ その結果がなんと、銀メダル (+上位3%)をとることができました！ この記事では、そんな自分の勉強してきた過程とコンペを進めてきた流れをまとめてみようと思っているので、一例として見てもらえると嬉しいです！ 概要 ➀コンペの紹介 ➁コンペ終了までの流れ (コンペ参加する前→コンペ参加後) ③コンペ中にしていたその他の勉強 今回参加したコンペ M5 Forecasting - Accuracy コンペ (2020年3月~6月) 今回取り組んだコンペは、この時系列データのテーブルコンペで、内容としては、アメリカの小売大手であるウォルマートの「商品の売り上げ予測」 過去約5年間分の
周年記念事業関連｜日本統計学会
５０周年記念事業関連日本統計学会編，『日本の統計学五十年』，東京大学出版会，1983年 【目次】 【本文（全文スキャンデータ，PDF26.2MB】 （東京大学出版会様の許可を受け，全ページを掲載するものです。2016/08/17掲載） ７５周年記念事業関連国友直人・山本拓監修 国友直人・山本拓編，『２１世紀の統計科学 Vol.I 社会・経済の統計科学』 小西貞則・ 国友直人編，『２１世紀の統計科学 Vol.II 自然・生物・健康の統計科学』 北川源四郎・竹村彰通編，『２１世紀の統計科学 Vol.III 数理・計算の統計科学』，東京大学出版会，2008年 上記３冊の2012年増補版はEBSA（統計科学のための電子図書システム）で閲覧、ダウンロード可能です。 〈Vol.Ⅰ〉 【閲覧、ダウンロード】 〈Vol.Ⅱ〉 【閲覧、ダウンロード】 〈Vol.Ⅲ〉 【閲覧、ダウンロード】
Google re:Work - マネージャー
マネージャーは非常に重要な役割であり、従業員の業績に大きな影響を与えます。優れたマネージャーの条件を共有し、能力開発の機会を提供し、優れたマネージャーを称賛するなどの方法で、従業員をサポートしましょう。 Google はこれまで、マネジメント業務の大切さを必ずしも正当に評価してきたわけではありません。2002 年、すべてのマネージャーを廃止して管理職のいない組織にするという「実験」を行いました。しかし、この実験は失敗に終わりました。2008 年には、調査チームが、マネージャーは重要な存在ではないという一部の意見を証明しようと試みますが、すぐにまったくの正反対であることがわかりました。つまり、マネージャーはきわめて重要な存在だったのです。 そこで、Google における優れたマネージャーの条件とは何かを正確に突き止めるため、「Project Oxygen」という調査プロジェクトが実施されまし
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
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