【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
【Python】自然言語処理でラーメン屋を分類してみる - Qiita
はじめに こんにちは、コピペデータサイエンティストです。 3年ぐらい前に「ラーメンと自然言語処理」というおちゃらけLTをしたのですが、今見ると恥ずかしいぐらいショボいので、Pythonで作りなおしてみました。 長くなったので3行でまとめると Web上に転がっている口コミとか紹介文を Pythonのライブラリを用いて解析することで 好きなラーメン屋に似たラーメン屋を見つける手法を構築した 方法 統計的潜在意味解析という手法を用います。ざっくり言うと、文書がどんなトピックを持っているか、何に関する文書なのか、を推定してくれるものです。 以下の様なイメージで各トピックに割り振られる割合を算出できるため、以下の例ではAとBが近い、ということを計算することが可能です。 ラーメン屋A： [0.75, 0.15, 0.10] ラーメン屋B： [0.60, 0.15, 0.15] ラーメン屋C： [0.0
独学で機械学習を勉強したい人のための勉強本決定版か？「Python機械学習プログラミング」が良い感じ - データの境界
4月から予約開始してようやく先日届いたpythonの機械学習本 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者: Sebastian Raschka,株式会社クイープ,福島真太朗 出版社/メーカー: インプレス 発売日: 2016/06/30 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログを見る 宣伝文句としては、 原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー! 3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点) Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks とのことだったので非常に楽しみにしていたのですが、土日にパラパラと読んだところ期待通りの良い勉強本だと感じました。本国amazonのベスト
AIの進化から学ぶ会話型UIの課題
UIを考える前に本質を探る 人と情報の関係が会話（チャット）のようになることに伴い、コンテンツだけでなく UI デザインも、会話の中でどのように表示すると適切なのか考える必要があります。会話型になる UI デザインについて2年前に記事にしましたが、今は状況が大きく異なります。 Facebook Messenger はボットの開発やコンテンツの最適化ができるプラットフォームを発表していますし、Slack Bots は開発者にとって馴染みの深いものになっています。 また、友人のように振る舞うことができる Xiaoice（微软小冰）も多くの方に利用されるようになりました。Xiaoice は、昨年 WeChat でリリースされて以来、数百万のフォロワーがいる人気ボット。同じ技術が採用されているりんなは、 LINE で楽しむことができます。ボットが友達と呼べる日は遠い未来の話ではありません。 チャッ
[速報] Google I/O 2016 基調講演レポート ~ スマートホームからAndroid N の新機能まで！Google が発信する10の発表 | Recruit Tech Blog
[速報] Google I/O 2016 基調講演レポート ~ スマートホームからAndroid N の新機能まで！Google が発信する10の発表 釘宮愼之介 こんにちは釘宮です。ただいまアメリカはマウンテンビューというところにいます。 Google が開催するクリエイティブ・カンファレンス『Google IO 2016』が日本時間5月19日に開催されました。このイベントは全世界から7000人以上が参加する3日間の大規模なイベントとなっています。初日は基調講演としてGoogleの新たなサービスやプロダクトに関する発表がされました。 今回は現地に渡った @kgmyshin と @wangxuan の二人が速報レポートとしてお伝えします。 Google I/O 2016 基調講演ダイジェスト Google Assistantという概念が生まれた Google Homeというスマートホームプ
![[速報] Google I/O 2016 基調講演レポート ~ スマートホームからAndroid N の新機能まで！Google が発信する10の発表 | Recruit Tech Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f0393306b9e4f0390cb144283229b5956bda3ea1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.recruit.co.jp%2Fassets%2Frmp%2Fthumbnail%2F10091.jpg)
深層学習ライブラリ Keras - 人工知能に関する断創録
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
VASILYさんのクローラーとディープラーニングの話が聞きたくて『Fashion Tech meetup #2』に参加した - 雑なメモ
Fashion Tech meetup #2 に参加してきました。 fashion-tech.connpass.com tech.vasily.jp in.fablic.co.jp はじめに VASILYさんのクローラーの話は面白くて前々からDEVELOPERS BLOGをよく読んでいます。 私自身、アド関係のエンジニアをしているので業務レイヤ的にも共通するところがあり、以下の様な記事・スライドを毎回興味深く拝見しています。 iQONでクロールしたアイテム画像がコーディネートに使われるまで - VASILY DEVELOPERS BLOG iQONを支える、400サイトのクローラーの裏側 - VASILY DEVELOPERS BLOG iQONを支えるクローラーの裏側 // slideshare iQONを支えるクローラー/iQON Crawler // Speaker Deck 日本最
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
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https://jp.techcrunch.com/2016/08/04/20160803the-white-house-requested-input-on-artificial-intelligence-and-ibms-response-is-a-great-ai-101/
ひたすら楽してディープラーニング
子供の言語獲得と機械の言語獲得