SageMaker Processing によるデータ変換ワークロード - Amazon SageMaker AI
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 SageMaker Processing によるデータ変換ワークロード SageMaker Processing は、SageMaker AI のフルマネージドインフラストラクチャでデータの事前処理と事後処理、特徴量エンジニアリング、モデル評価タスクを実行する SageMaker AI の機能を指します。これらのタスクは、処理ジョブとして実行されます。以降では、SageMaker Processing に関する情報とリソースを説明します。 SageMaker Processing API を使用すると、データサイエンティストはスクリプトとノートブックを実行してデータセットを処理、変換、分析し、機械学習に備えることができます。Processing は、トレーニングやホ
Pythonでデータ整形まわりをまとめた本：「Python for Data Analysis (第2版)」を読んだ | 10001 ideas
最近、Pythonを使って機械学習を勉強しているがnumpyやpandas, グラフ作成辺りの体系的な知識が足りない気がしていたので、この辺りをまとめた本「Python for Data Analysis (第2版)」を読んだ。感想としてはもっと早くに読んでおくべきだったと思う。今まで何となく書いていたnumpyやpandasが割と頭の中で整理できたと思う。 日本語版は第1版の翻訳が出ているようだ。Amazonのレビューを見ると第1版はPython2系列で書かれており、今読むとしたら内容が古いのでオススメはしない。第2版ではPython3で書かれている。 以下に学んだことをピックアップしておく。 IPythonでは変数の後に「?」をつけると変数の情報が見れる リストに要素を逐次的に追加していく場合、extendメソッドを使った方が要素を結合するよりも速い arr2d[0][2]とarr2d
「Python 機械学習プログラミング」まとめノート(Jupyter) - Qiita
はじめに 「達人データサイエンティストによる理論と実践 Python 機械学習プログラミング」という本の評判が良かったので読みました。 https://www.amazon.co.jp/dp/B01HGIPIAK/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1 その際に、後から復習できるようにJupyter Notebooksのノートファイルにまとめノートを作りながら学習を進めていきました。その時のまとめノートをせっかくなので共有したいと思います。特に重要だと思ったポイントや、ちょっとした補足を追加して、「この手法、scikit-learn使ってどんな風に書くんだっけ？」の備忘録として使えるように書きました。ただ、省略してる部分も多いので適宜元の本を見て補ってもらえると幸いです。あと1,2,8,9,12,13章についてはノートを作っていません。（デ
医療画像の解析精度99.6%を叩き出す秘訣はデータの前処理に！ 全脳アーキテクチャ若手の会 カジュアルトークVol.24 | AI専門ニュースメディア AINOW
GW直前、エルピクセル株式会社にて開催された全能アーキテクチャ若手の会主催のカジュアルトーク勉強会に参加してきましたよ。 開催場所は、数々の有名なAI企業を排出している、東京大学のアントレプレナープラザ。 今回、参加された方は主に社会人の方が中心でした。 イベントの動画はコチラから。 エルピクセル株式会社について エルピクセル株式会社は、ライフサイエンス領域の画像解析に強みを持つ東京大学発のベンチャー企業です。医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域における画像解析に人工知能技術を最適化することで、最高精度のソフトウエアを開発してきました。現在、国立がん研究センターをはじめ複数の医療機関と連携し、人工知能を活用した医療画像診断支援の研究開発を進めています。 ホームページ: https://lpixel.net エルピクセル(株) 医療事業本部GM 豊則 詩帆 「人工知能を活用した医療画像
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