おむつとビール（おむつとびーる）
「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析（注1）の事例。1990年代半ばから2000年代初めにかけてメディアや講演などでよく語られ、データマイニング（注2）という言葉と概念を一躍有名にした。 一般に「米国の大手スーパーマーケット・チェーンで販売データを分析した結果、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かった。調査の結果、子供のいる家庭では母親はかさばる紙おむつを買うように父親に頼み、店に来た父親はついでに缶ビールを購入していた。そこでこの2つを並べて陳列したところ、売り上げが上昇した」という内容で知られる。 直接的には、1992年12月23日の「ウォールストリートジャーナル」に掲載された「Supercomputer Manage Holiday Stock」という記事が発端だとされる。この記事では「米国中西部の都市でこの店は、ある
プライム・ストラテジー、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の模擬試験を無料公開
プライム・ストラテジーは、同社がPythonエンジニア育成推進協会の「Python認定スクール」および「プラチナ認定インテグレーター」に認定され、6月8日に開始された「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の模擬試験である「Prime Study」を無料公開した。 「Prime Study」は、「Python認定スクール」の認定にともない、Pythonを使いこなせる人材育成のため、データ分析やAIの基礎知識の習得と、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」合格を目指してもらうべく作成されている。設問数は全40問で、無料で利用できる。 今回の、プライム・ストラテジーの「プラチナ認定インテグレーター」認定は、同社における「Python 3 エンジニア認定基礎試験」の合格者数が30名を突破したことから行われている。 同社は、4月の「全社AIカンパニー化宣言」によるPython
プログラムを関数にまとめて、実行結果をグラフにプロットしよう
Netクラスは「CNNなんて怖くない！ その基本を見てみよう」の最後で紹介したコードを（ほぼ）そのまま使用しています。 学習や精度の評価を行うコードも基本的にはこれまでと同様で、それらを関数にまとめただけなので、コードを見て、「難しい……」と思うことはあまりないと思います。ただし、今回は合計6万個の学習用の手書き数字を訓練に使うものと、精度の評価に使うものに分割してみましょう。テスト用の手書き数字は、精度評価が終わったニューラルネットワークモデルに入力して、それが未知のデータに対しても汎用的に使えるかどうかの確認に使います。 訓練データを分割して、それぞれに対応するデータローダーを作成するために、今回は上に示したget_loaders関数を定義することにしました。 また、今回は1エポック（6万個のデータ）の学習と精度評価を複数回繰り返して、学習を進めるたびにニューラルネットワークモデルがど
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