【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、
[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
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ポケモンデータ解析.py - Qiita
# https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon から取得した Pokemon.csv を読み込む。 df = pd.read_csv("Pokemon.csv") # df とは、 pandas の DataFrame 形式のデータを入れる変数として命名 https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon によると、各カラム（列）は次のような意味らしいです。 #: PokeDex index number Name: Name of the Pokemon Type 1: Type of pokemon Type 2: Other Type of Pokemon Total: Sum of Attack, Sp. Atk, Defense, Sp. Def, Speed and HP HP: Hit Points Attack: At
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～PythonKaggle 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Kaggleに登録したら次にやること」と題して、Kaggleに入門したい方に向けて次のようなコンテンツを掲載します。
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