NIPS2017チュートリアルによるDeep Learningの現状まとめ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Deep Learning_ Practice and Trends - final.pdf - Google ドライブ 明けましておめでとうございます、本年もよろしくお願いいたします。新年一発目の記事はただの備忘録です。 こちらは、旧知のバクフーCEO柏野さん(@yutakashino)からご紹介いただいたNIPS2017チュートリアル。 （´-`）.｡oO( 今年は深層学習にいい加減なことを言う人が近くにいた，らせめてNIPS2017のこのチュートリアルくらいは押さえてよ，言うことにします．"Deep Learning: Practice and Trends Tutorial " https://t.co/Q23KftmdXp https://t.co/tK7mnwmgtJ たぶんこの辺りが「常識」でしょうか… )— Yuta Kashino (@yutakashino) 2018年
最先端と泥臭い実務の現場とのはざまで、生きる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo by Pixabay) これはただの年末ポエムです。何ひとつとして高度に技術的な話もなければ、ためになる話もありませんので予めご了承ください。 時が流れるのは早いもので、僕がインダストリーにおけるデータ分析の仕事を手がけるようになってから5年目の今年もほどなく終わろうとしています。上記の記事ではその間にあった様々な出来事を振り返りましたが、今回は現在の仕事のやり方について最近感じていることを徒然なるままに書き散らしてみようかと思います。 想像を超えて遥かに進んでいく「最先端」 今の業界*1で最先端と言えば一般にはDeep Learningとか〇〇Netのことを指すことが多いですし、以前「今の状況は『俺が考えた最強のネットワーク選手権』だ」と言った通りの有様だと個人的には認識しています*2。 その意味では今年も最先端の研究開発の進化のスピードはとどまることを知らないという印象で
企業に移って5年が経ちました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
月日が経つのは早いもので、かつてボンクラ研究者だった僕が企業（そしてインダストリー*1）に移ってからちょうど今日で5年が経ちました。インダストリーに移ってからのこの5年間で様々なことを体験し、あるいは見聞し、あるいは決断したりしてきたわけですが、良い区切りなので自分にとってのマイルストーンとするためにも、ここでこれまでの5年間を振り返ってみようと思います。 Disclaimer 以下に体験談もしくは見聞談として記載されている内容は、特に断りがなければ自分自身の複数の体験や見聞及び同業の友人知人からの見聞をマージして一般化したものであり、過去現在の個々の特定の所属先における特定のエピソードや職務内容及び特定の個々人のエピソードなどを意味するものではありません。またここで述べられている意見はあくまでも個人の主観的な意見であり、いかなる特定の企業・組織・機関も代表するものではありません。 この5
データサイエンティスト（本物）は決して幻の職業などではない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かつて拙著出版の際に大変お世話になった技術評論社（技評）さんから、『データサイエンティスト養成読本』改定2版のPRとして以下の記事がリリースされていました。この記事がもう何と言いますか、「読めばそのままデータサイエンティスト（本物）もしくはグローバルにおけるData Scientistのスキル要件になっている」ほどの素晴らしい記事なので、ぜひ皆様にはご一読をお薦めいたします。 ちなみにここであえて「本物」と銘打ったのは、少し前にもどこかで論じられていた記憶があるのですが、要は「なんちゃってデータサイエンティスト」は含まないということです。僕の知る限り、日本国内でデータサイエンティストと言うと「データサイエンティスト（カナ）」と方々から侮られるのが常なのですが、それはそもそも後述するように数年前に大量に発生したデータサイエンティスト（本物）でも何でもない専門的スキルに乏しい人々のことが世間で
「闇雲にPDCAサイクルを高速に回す」と場合によっては過学習して逆に怖いかもというお話 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
3年前にこんな話を書いたわけですが、皆さんご記憶でしょうか。 この当時は「平均への回帰」という言葉にその不毛さを託したわけですが、前回の記事に着想を得てもう少し今時っぽく論じることが出来るんじゃないかと思ったので、ちょっと書いてみようかと思います。 なお、言うまでもありませんが以下に示す例は完全に単なるシミュレーションであり、特定の事例を意味するものではありません*1。過去にデータ分析業界の内部で見聞された数々の事例の最大公約数的な部分をベンチマークとしてまとめたものとご理解下されば幸いです。またシミュレーション自体も特に数理的な厳密さを期したものではありませんので、そこもご了承あれ*2。 ビジネスの現場でよくある光景 一般に「PDCAサイクルをとにかく速く回す」のがビジネスを成功させる近道だと言われるわけです。そこで、こんなケースを考えてみます。設定としては、何かしらのeCommerce
実務の現場においてモデリング（統計学的・機械学習的問わず）を行う上での注意点を挙げてみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
気が付いたら僕がデータ分析業界に身を置くようになってそろそろ5年近くになるんですね*1。この5年間の間に色々勉強したり業界内で見聞してきた経験をもとに、「実務の現場においてモデリングを行う上での注意点」についてだらだらと書いてみようと思います。 と言うのも、色々な現場で様々なモデリング（統計学的にせよ機械学習的にせよ）が行われていることが伝わってくるようになった一方で、ともすれば「え？こんな基礎的なポイントも守ってないの？」みたいなとんでもないモデリングがまかり通る現場があると愚痴る声を業界内で聞くことが少なくないので。自戒の意も込めて重要なポイントを備忘録としてブログ記事にまとめておくのも有益かなと思った次第です。 この記事では手法選択（線形・一般化線形・ベイズ＋MCMC・識別関数・識別モデル・生成モデル・樹木モデル・Deep Learning etc.）の話題は割愛しました。一般に、モ
「正答率100%」になってしまう機械学習モデルの例を挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何か僕がシンガポールに出張している間に妙なニュースが流れていたようで。 京大ビッグデータ副作用論文。機械学習知らない私でも疑問なのは、@sz_drさんも指摘してるが y'=a1*SCORE+a2*ACT+a3*GeneID+b (1) という式で、GeneIDという定量的に性質を示す値でないものを線形結合に加えているところだと思う。詳しい人教えて— torusengoku (@torusengoku) 2016年1月25日 （※記事そのものへのリンクは控えました） 見る人が見れば「ああこれはleakageだな」と一瞥して終わるところなんですが、そもそもleakageってどういうことなのかピンと来ない人もいるかと思いますので、以前取り上げたデータ分析題材を例にとって実演してみようと思います。お題はこちら。 何故これを選んだかというと、このテニス四大大会データには上記で話題になっていた"Gen
H2OのRパッケージ{h2o}でお手軽にDeep Learningを実践してみる(1)：まずは決定境界を描く - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
我らが自称ゆるふわ*1ガチ勢代表@motivic_氏がこんな記事をupしてました。 ということで、こんなに簡単にDeep LearningをR上で試せるんだったらついでに僕もやってみようと思ったのでした。ただし同じirisでやるのも芸がないので*2、そこはちょっと変えてみましたよーということで。 そうそう、Deep Learningの原理については@0kayuさんのまとめがめちゃくちゃ参考になると思うので、是非是非ご参照ください。 実装ディープラーニング 今回はまだ初歩の初歩しか触りませんが、それでもチューニングのところなどにこのスライドにも出てくるような様々な原理的側面がかかわってきます。 そもそもH2Oって何だっけ 0xdata - H2O h2o/R at master · 0xdata/h2o · GitHub 元々H2Oはin-memoryプラットフォームとしてHadoop上や最
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