「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
ポケモンを題材に「SQLアンチパターン」を実践してみる - kanayamaのブログ
@tkanayama_です。「SQLアンチパターン *1」 という本を読みました。「ポケモンを題材に因果推論を実践してみる」のように、仮想的なストーリ上で実際に使ってみた感を出すことにより、自分の記憶に定着させることを狙います。 前提として、何をアンチパターンとするかは状況（ベンダーフリーである必要があるかどうか、どの程度の頻度で更新されるか・・・など）によって大きく異なるので、下記で紹介するアンチパターンは実は状況によっては問題にならないケースもあるかと思います。この投稿はあくまで「SQLアンチパターン」に忠実に従うことが目的です。 www.oreilly.co.jp 追記 登場人物 ストーリー フシギダネへの対応 ヤミカラスへの対応 ディグダへの対応 誤登録でポケモントレーナーになってしまったユーザーの削除 最後に 謝辞 追記 このブログを公開後、「外部キー制約はレコードロック周りのト
Kaggleの学習から投稿までをAWS, GitHub Actionsを使って自動化する - kanayamaのブログ
金山（@tkanayama_）です。先日終了したKaggleの"M5 Forecasting"というコンペに参加した際、クラウドやCI/CDの勉強も兼ねて、AWS, GitHub Actionsを使って遊んでみました。 免責 N番煎じだったらすみません。一応、同じことをやっているネット記事は見つかりませんでした。 私はクラウドなど勉強中の身分ですので、もっといいやり方がある or 説明が間違っている、などありましたら教えてください。 私がこのシステムを使って参加したコンペの順位は5,558チーム中1,000,000,000位だったので、Kaggleで勝てるかどうかは別問題のようです :pien: この記事のゴール 下記のようなシステムを構築することをゴールとします。 ユーザーがやることは2つ（図中でユーザーから伸びている黄色矢印）で、 実装したコードをgit pushし、 AWSコンソール
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