Pythonによる時系列データの異常検知 - Technology Topics by Brains
インターン生の松井(B4)です．時系列データの異常検知手法をまとめました． 入門 機械学習による異常検知という本の7章が時系列データの異常検知を扱っています．(本書の内容をまとめたWeb記事もあります．) www.coronasha.co.jp この本のサンプルコードはすべてRで書かれているため，Python (+numpy, scikit-learn) で書き直してみました． 後半では，深層学習を用いた時系列データの異常検知手法について，知られている所をまとめました． k近傍法による異常部位検出 特異スペクトル変換法による変化点検知 深層学習を用いた異常検知手法 LSTM (Long short-term memory) を用いた手法 Autoencoder (自己符号化器) を用いた手法 結び k近傍法による異常部位検出 時系列データの異常検知手法の中でも比較的シンプルなやり方です．
カーネギーメロンのDBに関する講義が面白いのでおすすめ - だいたいよくわからないブログ
ここに書くことによって途中でやめられなくするメソッドです。 ハッカーニュースを眺めていたら以下のようなCS系講義動画のまとめリポジトリが流れていました。 GitHub - Developer-Y/cs-video-courses: List of Computer Science courses with video lectures. へーっと思いながら何個かポチってみたところ以下に出くわしました。 15721.courses.cs.cmu.edu 英語が（自分にとって）聞き取りやすく、動画の品質（画質やスライドがちゃんと見えるかどうかといった部分）も良いものでかつ興味のある内容で出来ればスライドもおしゃれで・・・となるとなかなか少ないですが、これはかなり見やすいです。 スライドも概念図が頻繁に登場したりして、これだけでも聞き取れなかった部分などをかなり補完できます。 スケジュールページ
聴衆を惹きつけ納得させるプレゼンテーションを作る5つの方法 - Literally
プレゼンテーションはいくつかのポイントを押さえれば、大幅に分かりやすく、説得力があり、オーディエンスの心を掴むものになる。今回はパワーポイント等でのプレゼン資料の作り方のポイントを５つに分けて紹介する。 1. 作り出す前に構成をざっくりと考える 聴く人の腹に落ちるプレゼンテーションをしたければ、まず構成を練ろう。行き当たりばったりで、思い付いたことをスライドにまとめると、最も伝えたいメッセージが薄れてしまったり、論理構造が狂ってしまう可能性があるからだ。一方で、実際に手を動かしてスライドを作っていく中で良い表現は浮かんでくるのも事実。 そこで最低限、あらかじめ次の2つをざっくり書き出すようにする。 最も主張したいメッセージ (結論） プレゼンのどこかしらに盛り込みたいこと 次に、書き出されたものを見ながら、どうやって(1)結論までのストーリーを作るか考える。以下に、そのストーリーの代表的な
GWちょー暇という非リア充にオススメする7つの名スライド - Dance with Tech
ゴールデンウィーク暇過ぎる！ という非リア充な方のために、 僕が今まで読んで感動したスライドをまとめました。 本を読むのはちょっと、、 という方にはちょうど良いボリュームだと思います。 グロースハック系 クックパッドのグロースハックについて クックパッドのグロースハック事例についてです。 30ページくらいから本題です。 君にグロースハックはいらない マイクロソフトでエバンジェリストをしている馬田さんのスライドです。 始めのうちはスケールさせようとするより、 PMF（プロダクト・マーケット・フィット）が大事だよと言っています。 技術者向け エンジニアのための経営学 あくまでも、技術（プログラミング） は手段だと言う話です。 技術好きな人ほど読んだ方が良いかも。 UIの話は会議室でするな 17ページに出てくる「関係なさそうな人にも聞こえるくらいの声量で話す」、 これは結構重要だと思う派でし
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