【それを言ってはいけない！を言う】「データ分析失敗事例集」 を読んで - 学習する天然ニューラルネット
はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど
【Streamlitよりいいかも？】機械学習系のデモアプリ作成に最適！Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット
はじめに Streamlit vs Gradio Gradioの設計思想 Interface 入出力に応じたUI Interface String Shortcut 入力データのサンプルのセット ドキュメンテーション テーマの変更 タイムアウトへの対処 中級者への第一歩、デモを作る際に知っておきたい処理 Gradioが担当する前処理について プログレスバー もろもろの出力結果を保存するには？ 認証認可（というか認可） その他、解説しないが需要の有りそうなもの まとめ 追記 : 動画になりました。 はじめに 機械学習系のデモアプリを作成することがしばしばありStreamlitを使用していたが、パラメーターなどをいじるたびに処理が最初から走るなどといった挙動に悩まされていた。 同僚がGradioというのを使っていたのでサーベイがてらメモしていたらブログが出来上がってしまった。 本ブログでは、G
特徴量選択の今とこれから - 学習する天然ニューラルネット
特徴量選択とは 特徴量選択の難しさ 特徴量選択の手法の大別 教師ありの特徴量選択 filter method 単変量とクラスラベルの関連性を上げる 関係性を上げて冗長性を下げる 関係性を上げて多様性を上げる wrapper method Forward SelectionとBackward Elimination 遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化 その他のwrapper method embedding method L1正則化 Regularized tree 特徴量選択のこれから 超高次元データと特徴量選択のアンサンブル 不均衡データにおける特徴量 オンライン特徴量選択 深層学習を用いた特徴量選択 最後に 特徴量選択とは 特徴量選択(Feature Selection, 変数選択とも)はデータサイエンスにおいて非常に重要である。 例えば、製造業において欠陥品を判別するタスクを考えてみよ
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