tl;dr 2020年1年間のはてなブックマークの人気エントリー3万件をもとに技術トレンドを分析。 その結論とPythonでグラフ化した手順を書き記します。 ※ご指摘がありましたが、技術トレンドというよりitニューストレンドと言った方が正しいかもしれません。踏まえてお読みください。 前置き 手元に2020年の1年間ではてなブックマークの技術カテゴリーにおいて人気エントリーに一度でも乗ったことのある記事のタイトルデータが3万件ほどあったため、形態素解析を行い単語の出現頻度順に並べてみました。欠損の割合としては多くても1割程度、つまり少なくとも9割程度のデータは揃っているはずなので精度はかなり高いと思います。 （※はてなブックマークはNewsPicksみたくインターネット上の記事をブックマーク・コメントでき、より多くブックマークされた記事が人気エントリーとしてピックアップされるサービスです。w
今回は初心に帰って類似文章検索です。連載の第1回で扱ったネタですが、 BERT を用いて再挑戦してみましょう。BERT のモデルは Hagging Face Transformers の事前学習済みモデルを用いるので、お手軽に試せるかと思います。手法としては Sentence BERT を用い、おまけとして Poor Man's BERT についても紹介します。 （本記事公開後に公開されたデータセットで再検証しています。最新情報は 第18回 をご覧ください。 2021.12.21 追記） 1. はじめに 本記事では Sentence BERT 1による類似文章検索について、学習や推論のコード例と実験結果を交えてご紹介します。前々から Sentence BERT を試したいと考えていたものの、教師あり学習に必要な日本語の類似文データが用意できずにいました。その後、画像キャプションのデータセッ
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
PyCaretからAutoVizを使用して探索的データ分析（EDA）を簡単に行ってみる - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。本記事では、PyCaretで簡単に探索的データ分析を行う方法をご紹介します。 探索的データ分析（Explanatory Data Analysis: EDA）とは、データセットを様々な視点から分析し、データを考察することを目的に行うことです。EDAで得られた知見や仮説を活用し、その後のデータ分析や機械学習モデルの構築を有効に行うことができます。 データを考察するための最も有効な手法は、可視化することです。そのため、データを可視化するスキルはEDAにおいて非常に重要になります。本記事ではEDAを目的とした可視化する方法をご紹介します。 では、早速始めていきます。 PyCaretとは AutoVizとは ライブラリのインストール 実行の前準備 EDAの実行 散布図 棒グラフ 密度分布 Violinプロット ヒートマップ（相関係数） Auto
Google Cloud Run と AWS Lambda のコールドスタート時間を言語別に観察してみる - Qiita
コンテナをリクエスト処理時間ベースの料金体系で実行できるサーバレス環境としては、Google の Cloud Run（2019年11月GA）と AWS Lambda（2020年12月にコンテナに対応）が特に有名でしょう。 これらの環境は、一度起動したコンテナインスタンスをしばらく生かしておき、その後のリクエストに使いまわします。しかし、生きているインスタンスが足りない場合は新たなコンテナの起動から始めるいわゆる「コールドスタート」となり、応答のオーバーヘッドが大きく増加します。用途によっては、このコールドスタートにかかる時間が問題になります。 Cloud Run と Lambda でのコールドスタートの様子を観察するため、いくつかの言語で "Hello, World!" を返すだけのWebアプリコンテナを作り、コールドスタートの時間を「雑に」観察してみました。 注意: コストや性能は考慮し
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第33回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 追記) 機械学習超入門本番編ではLightGBMについてさらに詳しく解説をしています．勾配ブースティング決定木アルゴリズムのスクラッチ実装もするので，さらに理解を深めたい方は是非受講ください:) 前回の記事で決定木の勾配ブースティングアルゴリズムであるXGBoostを紹介しましたが，今回は同じ決定木の勾配ブースティングの別のアルゴリズムであるLightGBMについて解説します． LightGBMはXGBoostが発表されてから2~3年後に発表され，今やXGBoostよりも高速で高精度なアルゴリズムとして認識され，XGBoostに代わる最強のアルゴリズムの一つとなっています． XGBoostと同じ決定木の勾配ブースティングをベースにしているの
Microsoftが表計算ソフト「Excel」上でPythonを動作させることを可能にすると発表しました。Microsoft 365 Insider Programを通して使用できるベータ版のExcelで既にPythonが利用可能になっています。 Announcing Python in Excel https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/announcing-python-in-excel-combining-the-power-of-python-and-the/ba-p/3893439 新たに導入される「PY」関数を使用すると、セルに直接Pythonのスクリプトを書き込むことができ、書き込まれたスクリプトがMicrosoft Cloud上で実行されてシートに結果が表示されます。サーバーで実行されるPythonにはデータ分析用
dbt (data build tool) を使ってデータをテストする - CUBE SUGAR CONTAINER
ソフトウェアエンジニアリングの世界では、自動化されたテストを使ってコードの振る舞いを検証するのが当たり前になっている。 同じように、データエンジニアリングの世界でも、自動化されたテストを使ってデータの振る舞いを検証するのが望ましい。 データをテストするのに使える OSS のフレームワークも、いくつか存在する。 今回は、その中でも dbt (data build tool) を使ってデータをテストする方法について見ていく。 dbt 自体はデータのテストを主目的としたツールではないものの、テストに関する機能も備えている。 また、dbt には WebUI を備えたマネージドサービスとしての dbt Cloud と、CLI で操作するスタンドアロン版の dbt Core がある。 今回扱うのは後者の dbt Core になる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName:
Raspberry PiでTensorflowの環境構築【2020年】 情報が少なく、Version管理の難しいRaspberry Piでの環境構築を以下に記します。 Raspberry Pi OS (32-bit) LiteをSDに書き込む 僕はmobileNetV2を用いてリアルタイムの画像処理をするのにOSのサイズをできる限り軽量化する必要がありました。 自分のパソコンをsshでつなぐ。同じwifi環境下でのみ Wifiの管理ファイルにご自身のWifi設定を書き加え、sshで接続します。 下記のコマンドでOS関係を最新の状態にします。 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo reboot この記事を参考にスワップ領域を拡張します。 少しでもメモリ容量を持たせるために拡張します。 テキストファイル開くときおすすめはnanoです。Nanoは使い方
There are millions of github repos and filtering them is an insane amount of work. It takes huge time, efforts and a lot more. We have done this for you. In this article we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended and most popular repositories and open source github projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by experts a
概要 はじめに Qlibの試用 動作条件 使用したrequirements.txt データの取得 予測の実施 出力 図示 ソースコード バックテストでのポートフォリオ分析 リスク分析、分析モデル おわりに 概要 本記事では、Qlibを使用して、機械学習パイプライン環境を構築する第一歩について述べる。 はじめに このブログの趣旨としては、当初は「戦略作成」→「戦略検証」→「戦略稼働」→「成果の評価」→「戦略へフィードバック」といったサイクルを管理できるような自動トレーディングシステムを作ることを考えていた。 最近、すこし株取引から離れていたのだが、最近になってまたやり始めようかなと思い、色々と現在の状況を調べはじめた。 その中で、MicrosoftのリポジトリにQlibというものがあるのを見つけた。これが2020年の8月から作られたもので、現在でもメンテされており、もしかするとこれがやりたい
Jupyter Notebook Viewer
このモデルは、林祐輔氏（@hayashiyus）がTwitterで公開されたSEIRモデル[1]を参考に、ダイアモンド・プリンセスにおけるCOVID-19発症日別報告数[2]を観測データとして、最適化ツールOptuna[3]を用いてパラメターフィッティングを行ったものである。 https://twitter.com/hayashiyus/status/1231154537030774785 国立感染症研究所, 現場からの概況：ダイアモンドプリンセス号におけるCOVID-19症例(2020年2月19日掲載)https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov/2484-idsc/9410-covid-dp-01.html https://optuna.org/ ダイアモンド・プリンセスは乗客2,666人、乗員1,0
生TensorFlow七転八倒記(11)：TensorFlow周りの最近のアップデートについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
2年ぐらい前に必要があって生TensorFlowとTensorFlow-Hubによる様々なモデルやフレームワーク並びに事前学習済みモデルの実装を試していたのですが、TF2の浸透に伴いそれらの多くの仕様が変更になっており、中には回らなくなっていたコードもあったので、それらを調べるついでに最近のTF-Hubのアップデートも覗いてきました。ということで、自分向けの備忘録として簡単にまとめておきます。 TensorFlow-Hubの事前学習モデル Estimatorクラス 余談 TensorFlow-Hubの事前学習モデル まず試したのがUniversal Sentence Encoderの多言語版。リンク先を見れば分かるように、16言語（アラビア語・簡体字中国語・繁体字中国語・英語・フランス語・ドイツ語・イタリア語・日本語・韓国語・オランダ語・ポーランド語・ポルトガル語・スペイン語・タイ語・トル
こんにちは。delyインターンのしょーといいます。 データサイエンスチームで1ヶ月間インターンさせていただきました。 本記事では、インターンで行なってきた事柄を紹介していきます。 目次 目次 １. コホート分析 分析手法 結果 ２. アプリダウンロード数の推移 分析手法 結果 ３. 動画視聴予測モデル作成 基礎となるデータフレームに至るまで 学習 精度向上に向けて このモデルを利用した機能提案 ４. データサイエンスチームの取り組みに参加した 成果報告会を行なった 終わりに １. コホート分析 レシピ詳細画面のUIが変わったことによるリテンションの変化を分析しました。 分析手法 コホート分析を用いました。なぜコホート分析を用いたかというと、リテンションの変化が一目で分かりやすいからです。 roboma.io 今回はGoogleアナリティクスではなく、Pythonを用いてコホート分析を行いま
これはなんの記事？ GRというグラフ描画ライブラリのRubyバインディングの記事です。 https://github.com/red-data-tools/GR.rb Rubyだってグラフを描きたいのです！ こんにちは。気がつくとRubyのコードをこちょこちょ書いているkojix2と申します。 Rubyでグラフを描きたいって思ったことはありませんか？ もちろんRubyにもグラフを描くツールはいくつかあります。たとえば NArrayの作者の田中さんが作っているnumo-gnuplot Jupyter-labで動かすiruby-plotly Ankaneファミリーのchartkick かつて一世を風靡し作者が忽然と姿を消したNyaplot Seabornのようなフロントエンドを目指すcharty daruと一緒に使うdaru-view どれも良いツールではあるのですが、一長一短で私は満足できま
連載目次 前回は、機械学習の基礎と、主要なPythonライブラリの概要を説明しました。 今回は、Pythonを使った機械学習プログラミングの基本的な流れを、実際にコードを書きながら体験的に学んでいきましょう。具体的には、データの読み込みと加工から、グラフによる可視化、統計的な数値計算、そして簡単な機械学習モデルの構築まで、基本的な一連の流れを体験できます（図1）。 今回で学べること 図1の通り、機械学習プログラミングの基本的な流れに沿って進めると、第1回で紹介した主要なPythonライブラリ（pandas、NumPy、Matplotlib、seaborn、scikit-learnなど）を各場面で使い分けることになります。 各ライブラリを深く理解して使いこなすためには、個別に詳しく学ぶことが必要です。ただし本連載では、詳細には触れず、実践で役立つ基本的な使用例に絞って説明します。もっと深く掘
【入門者向け】Python in Excelが発表！そろそろプログラミング勉強すべき？ - Qiita
2023年8月にPython in excel が発表されました。X（旧Twitter）を見ていると「いよいよプログラミングを勉強するべき？」というポスト（ツイート）をいくつか拝見しました。流行りに乗ることはとっても良いことですが、本当に必要なのかどうかは考える必要があると思います。なので今回は簡単ではありますが、Python in Excel、VBA、マクロ、Pythonあたりをまとめたいと思います。 追記 動画バージョンを作成しました。パワーポイントにまとめていますので、聞き流したい方はこちらをご活用ください。 Python in Excel 一言で言うとアナリスト向けと言った感じです。現状はMatplotlibやseabornを使ったグラフ作成（棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップなど）や、scikit-learnやstatsmodelsを活用した、機械学習の適用が可能です。コードは
2021年の振り返り 🎉 幅広く技術を語れるように学び続けた ⭕ 2019年から3年連続で「幅広く技術を語れるように学び続ける」を年間目標にしていた．直近3年ほど技術講師をしているため「教える」ことを軸に学ぶことが多く「語れる = 教えられる」という目標設定は自分自身に合っている．2021年も四半期ごとに以下の中目標を掲げていた． 1-3月 : Kubernetes を実践的に学ぶ 4-6月 : 機械学習に入門する 7-9月 : Kubernetes をセキュリティ観点で学ぶ 10-12月 : 機械学習を実践的に学ぶ 継続的にインプットをし続けて，後述するテックブログも中目標に沿って多く書けた．また「CKAD」や「CKA」や「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に合格するなど，マイルストーンも達成できた．でも「CKS」は準備時間が取れず受験できなかった．それでも2020年と比
こんにちは、トラーナのしだのり(@sdx_)です。 今日はデータ分析に関して書いていこうと思います～ ﾜｲﾜｲ！ TL;DR おもちゃの評価データとは？ おもちゃの評価データのユニークさとは なぜ分析するのか なぜ相関分析なのか なぜPythonを使ってみたか 求めるアウトプット プロセス データクレンジング なんと数行のコードでできる おわりに TL;DR 大量のデータを見て「確からしいデータ」を出していくための過程はものすごくチャレンジングで楽しいです。人間が頭で処理できるパターン数には限度があり、それがバイアスになって物事の判断を誤ったり、認知パターン数の違いが視座の違いになり答えの無い議論になってしまったりすることがあると思いますが、データ分析でそういった議論の共通土台を作っていきたいと思います。 Alteryxのライセンスを買うか、PythonとExcelで職人ワザで頑張るのか悩
Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 『Python Data Science Handbook, Second Edition』への称賛 訳者まえがき はじめに Ⅰ部 Jupyter：Pythonより優れたPython 1章 IPython、Jupyter入門 1.1 IPythonシェルの起動
雲海予測をTellusのAMeDASデータを用いて行ってみました。その予測をもとに、雲海が見れるだろう日に合わせて実際に現場を訪れたところ…… 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い方が一部変更になっております。新しいTellus OSの基本操作は以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/tellus_os/start_tellus_os.html 雲海という言葉を聞いたことはありますか？ 標高の高い場所から下の景色を見下ろしたときに、大海原のように広がった雲を見ることができます。このような現象を海にたとえて「雲海」と呼んでいます。関西の竹田城跡や、北海道の雲海テラスなどが有名ですが、都内から比較的気軽に行けるスポットとして、秩父も雲海スポットとして近年人気を博しています。 雲海が発生するか
はじめに どうも. terasaki です. 機械学習の PoC を黙々やっています. テックブログを書く当番がやってきました. どうしよっかな? 何かこうかな？ 行っている業務や扱っているデータの性質上, やってることをなかなか社外にオープンに出せないし 面白いこと書きたいよね？ 面白いってなんだろう？ 白い犬は尻尾も白いはずだから面白いよね! と考えてるうちに社内で書いた下書きがいっぱいできてしまったのでそろそろ真面目に書くとします. 今回のトピックは FractalDB と呼ばれる幾何学模様の人工データを生成するロジックを Julia で書いたというお話です. 結果として既存のコードよりも高速に生成できたよって話です. 何を作ったの？ IFS (反復関数系, Iterated Function System) による人工データを作っていました. 下記のようなフラクタル画像を生成するプ
Deep learning等の精度評価に便利なPyCMの紹介と各種指標の比較 - OPTiM TECH BLOG
OPTiM TECH BLOG Advent Calendar 2020 12/8 の記事です。 お久しぶりです。R&Dの加藤です。最近買った大きな買い物はDAHONのK3です。 購入したのは8月末ですが、11月に入るまでスタンドが手に入らなかったです。現状の不満点は空気が入れにくいという事だけですね。輪行するには最適な自転車です。 去年執筆したこの記事はいまだに定期的にアクセスがあって嬉しいですね。まだ読んでない方は是非こちらも読んでみてください。 今回の記事はこれの補足に加え、コードを加えた実践的な内容になります。 tech-blog.optim.co.jp 記事執筆のモチベーションとしては、「最近PyCMというライブラリを使い始めたら思いのほか便利だったので伝えたい」という事なんですが、なかなかボリュームのある記事になってしまいました。忙しい人は必要な章だけかいつまんで読んでください
PyMC-MarketingによるBayesian Marketing Mix Modeling - Qiita
この記事は確率的プログラミング言語 Advent Calendar 202317日目の記事です。 ゼミで勉強したStanとRでベイズ統計モデリング（通称：アヒル本）著者である @hankagosa 氏の開催するアドベントカレンダーに参加でき嬉しく思います。このような機会を用意していただきありがとうございます。 それでは本題に入ります。 はじめに 2023/4/6にPyMC-Marketingが発表されました。PyMCの派生ライブラリでマーケティング領域に特化しています。 PyMC Labs is excited to announce the initial release of PyMC-Marketing. Unlock the power of marketing analytics with PyMC-Marketing – the open source solution for
【動画SNSとサブスクが音楽トレンドを変える？】Spotify APIを使って2020年代の音楽変化を分析予測してみた｜アサヤマ
こんにちは。アサヤマ（@taasayan）です。 普段はホットリンクという会社でSNSマーケティングの支援をしています。 今回はSpotify Web APIとスクレイピングを使って、1970年代から2019年までのトレンドの推移を「オーディオ特徴」と「歌詞」の両面から分析してみようと思います。 海外と比較した日本の人気楽曲音声特徴年代の比較をする前に、まずは他の国と比較して日本で人気の音楽がどういった音声的特徴があるのかを見てみましょう。 SpotipyというSpotify Web APIのためのPythonライブラリがあったのでこれを使ってSpotify APIからデータを取っていこうと思います。 Spotifyには国ごとにトップ50チャートのプレイリストがあります。 プレイリストごとに楽曲を抽出してそれぞれの楽曲特徴のデータを取得し、Pandasのデータフレームを作成します。 データ
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． この度33回に渡る「データサイエンスのためのPython入門講座」を書き終えたので，目次とまとめの記事を書いていこうと思います． (「データサイエンスのためのPython講座」動画版がでました！詳細はこちら) 本講座の目的 本講座では，Pythonでデータサイエンスをするにあたり必要な環境構築・Pythonの基本・データサイエンスに使うPythonライブラリの基本・その他データサイエンスで頻出のPythonモジュールの’基本の’使い方をマスターすることを目的としています． この講座で目指すところは Pythonでデータサイエンスに必要なデータ処理をするためのツール・ライブラリ・モジュールの使い方の基本をマスターする Excelなどの表計算ツールを使うことなくデータ処理ができる 画像ファイルなどのデータフ
We all have to deal with data, and we try to learn about and implement machine learning into our projects. But everyone seems to forget one thing... it's far from perfect, and there is so much to go through! Don't worry, we'll discuss every little step, from start to finish 👀. All you'll need are these fundementals The Story Behind it All We all start with either a dataset or a goal in mind. Once
BASE Advent Calendar 2021 はじめに コスト考慮型学習とは Cost-Sensitive Learningの手法 コスト行列 閾値の調整による誤分類コストの反映 実際のデータセットを用いた例 まとめ 参考文献 はじめに この記事はBASE Advent Calendar 23日目の記事です。 こんにちは、DataStrategyチームの竹内です。 BASEではより良いサービスを提供するために色々なところで機械学習モデルが活用されています。 BASEに限らず、インターネット上のあらゆるサービスに機械学習の技術が活用されるようになって久しい昨今ですが、こうした実際のサービスやビジネス領域に近いところで活用される機械学習モデルにおいては、計算コストやメンテナンスコスト、解釈性やバイアス、データセットシフトなど色々と考えなければいけない特有の要素が存在します。 今回はその中
はじめに 先日、東大の 松尾研究室 が主催している データサイエンティスト育成講座 というものに参加しました。 私が参加したのは企業向けにアレンジされたもので、およそ2週間に1回、合計5日間でデータサイエンスの基礎を学ぶというものです。 カリキュラムとしては、 「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」 という書籍をベースにして、講義半分、演習半分という感じで進んでいきました。 機械学習初心者の私が、この講座を受けてどれくらいデータ分析っぽいことができるようになったかを書き留めておこうと思います。 筆者のスペック 機械学習の経験 私自身はITエンジニアとして十数年の経験はありますが、業務でデータ分析っぽいことをやったことはほぼありません。 ただ、この講座を受ける半年ほど前に CourseraのMachine Learning を受けたり、機械学習に関する書籍を読んだりしていたのである程度
[やってみた] Jetson Nano でDeepComposerのWorkshop Lab2（GANカスタムモデルの学習＆推論）をやってみた。#AIM223 #reinvent 2019 | DevelopersIO
[やってみた] Jetson Nano でDeepComposerのWorkshop Lab2（GANカスタムモデルの学習＆推論）をやってみた。#AIM223 #reinvent 2019 明けましておめでとうございます。AWS事業本部の梶原＠福岡オフィスです。早速ですが、昨年のre:Inventで参加したワークショップ「AWS DeepComposer: Get started with generative AI」のDeepComposerのWorkshop Lab2(カスタムモデルの学習&推論部分)をJetson Nanoで学習＆推論をやってみたので手順等、共有します。 DeepComopser自体はまだGAされておりませんが、Workshopで使用されたリポジトリはGithubにて先日公開されており、ワークショップではSageMakerを使用しましたが、カスタムモデルの実習部分(L
![[やってみた] Jetson Nano でDeepComposerのWorkshop Lab2（GANカスタムモデルの学習＆推論）をやってみた。#AIM223 #reinvent 2019 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/07497979baabd96454dcb5294eb2b4f2624bf853/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Fjetson-nano.png)
はじめに 単一の分布を使ったモデル 正規分布 同時分布の設計 同時分布からのサンプリング Pyroコード ベルヌーイ分布 同時分布の設計 同時分布からのサンプリング Pyroコード カテゴリ分布 同時分布の設計 同時分布からのサンプリング pyroコード 混合モデル ガウス混合モデル 同時分布からのサンプリング Pyroコード ディリクレ過程混合モデル（某折過程モデル） 同時分布からのサンプリング Pyroコード 最後に はじめに Pyroで確率モデリングを書くときには「確率モデリング自体を知ること」と「Pyroの書き方を知ること」の両方が必要です。今回はPyroの書き方に重点をおいて、とある確率モデルを記述するためのPyroでのコード例を適当に記載します。 約束事として、観測変数（データ） $x$ に対して、このデータの生成にまつわるパラメータをすべてひっくるめて $\theta$ と記
Microsoftは米国時間8月22日、「Python in Excel」のパブリックプレビューを公開したと発表した。この追加機能により、ユーザーはスプレッドシートに直接「Python」のコードを入力できるようになる。 Python in Excelにより、データアナリスト、エンジニア、マーケターや、データサイエンスを学ぶ学生などは、ExcelでPythonコードを使って複雑な統計分析、高度な可視化、機械学習を実行できる。 このプレビュー版では、Excelのリボン内にある関数セクションで「Insert Python」>「Try preview」の順に選択すると、ダイアログが表示される。PythonはExcelに直接統合されているため、追加のソフトウェアをインストールする必要はない。 Microsoftはこの新機能について、データサイエンティストやエンジニア向けでありながら初心者でも使いやす
Azure Machine LearningのリソースをVS Codeから手軽に管理できる拡張機能を使ってみる #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning | DevelopersIO
Azure Machine LearningのリソースをVS Codeから手軽に管理できる拡張機能を使ってみる #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning こんにちは、Mr.Moです。 先日、Azure Machine Learning 用の VS Code 拡張機能でアップデートがあり、下記のアップデートに関する記事も拝見しておりました。せっかくですので本エントリで使っているところをまとめたいと思います。 https://devblogs.microsoft.com/python/enhance-your-azure-machine-learning-experience-with-the-vs-code-extension/ Azure Machine Learning 用の VS Code拡張機能とは Azure Machine Learning
みなさんこんにちは。MLチームのたかぱい（@takapy0210）です。 ここ1年くらいPokémon UNITE というゲームにハマっていまして、何回か大会にも出場しているのですが、先日出場した大会の「おじさんの部 26歳以上の部」で準優勝することができました🎉 若い頃の部活に近い感覚で、チームメンバーで勝利の喜びを噛み締めたり、負けた悔しさを共有したりなど、生活に刺激を与えてくれる存在になっています。 さて本日は、コネヒトの運営するママリのオンボーディング改善に機械学習を活用した事例をお話をしようと思います。 今回実施したオンボーディング改善には大きく分けて以下2つのステップがあります。 ステップ1：興味選択にどのようなトピックを掲示したら良いか？ → 後述するTwitterの例でいうところの「Pokémon」や「Business news」など ステップ2：選択したトピックに関連す
TensorFlow Probabilityを試してみる(1): 定番のEight SchoolsのモデリングをRStanと比較する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日の記事でも書いたように、どうもここ最近RStan周りの環境が色々厳しくなっている気がしていて、仮にRStanが今後環境面での不具合やミスマッチなどで使えなくなったらベイジアンモデリングやれなくなって困るかも。。。という危惧を最近抱きつつあります。 そこで代替手段として思いつくのが、JAGS, PyMC, PyStan, そしてTensorFlow Probability (TFP)。TFPを挙げたのは完全に身贔屓なんですが（笑）、Pythonで回せるものとして近年注目を集めているフレームワークとしては筆頭に近いのではないかと思います。ということで、贔屓の引き倒しみたいになりそうですが今回含めてちょっと連続してTFPでRStanと同じことをやってみる、というただそれだけの備忘録的な記事をだらだらと書いていこうと思います。 いつもながらですが、僕はコーディングに関してはド素人ですので間違っ
アルゴリズムトレード入門 ~ python で自動取引を始めてみる ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
はじめに こんにちは、次世代システム研究室のT.I.です。 みなさま、本日もお仕事お疲れ様です。今回は楽して儲けたい(?)というテーマで株式や為替などの自動取引について紹介したいと思います。過去にも同様のテーマでのブログはありますが、いったん初心にかえって１から入門編として始めたいと思います。AIで自動取引というと小難しい数学を駆使して応用すると思われるかもしれませんが、実は簡単な計算の組み合わせだけで出来るので実際に手を動かして感覚を掴んでいただければと思います。 Pythonでゼロ(?)から始める自動取引 データ収集 まず、最初にデータを準備する必要があります。為替レートや株価などは様々なsiteで公開されていますが、一旦 download したり、少々手間ですよね。python library の１つである、pandas_datareader を利用すると、簡単に様々なデータソースか
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
【Intern CV Report】Trainsによる実験管理 - Sansan Tech Blog
こんにちは，DSOC 研究開発部 インターン生の内田です．先日プチ卒業旅行として伊豆の温泉旅館に行ってきました．伊豆といえば バナナワニ園 ですよね，異論は認めません．バナナワニ園のワニたちは基本的に動かないので思わず「休日の俺じゃん」って呟いてしまいました． さて，今回はCVとは直接関係ないですが，多くの人が頭を悩ませている実験管理に関する話題です． 機械学習と実験管理 機械学習，特に深層学習を用いたプロジェクトにおいては，精度を引き出すためにハイパーパラメータが非常に重要です．一口にハイパーパラメータといっても，モデルサイズや学習率，バッチサイズなど挙げるとキリがありません． 最適なハイパーパラメータを定めるには，Grid Searchなりでパラメータを探索し，精度などと共にロギングする必要があります．バナナワニ園のワニのように怠惰な私にとって，パラメータや結果をマメに記録しておくこと
データの可視化はなぜ必要なのでしょうか。それは、そのデータを生み出している事象をより正確に理解したり、機械学習での予測に用いる際に、使うべきデータを適切に選んだりするためです。そのためにはまず、データを可視化することによって、データの大まかな特徴をつかんだり、データ同士の相関関係を知ることが必要なのです。 さて、Pythonでデータを可視化する際には、まず、Pandasでデータを集計・加工します。その上で、matplotlib（マットプロットリブ）や今回ご紹介するseaborn（シーボーン）というライブラリで可視化を行います。seabornは特に、手軽に美しく可視化ができるライブラリなので、本稿でseabornがいかに魅力的なライブラリであるかを学びましょう。 seabornの特徴 seabornとは、Pythonのデータ可視化ライブラリで、同じPythonの可視化ライブラリであるmatp
はじめに 今回は夜間光のデータを用いて、日本のコロナによる影響を調査してみます。 今回もGoogle Earth Engine(GEE)とGoogle Colabを用いて解析を行っていきます。 「まずそれなに？」という方は、以前初学者向けに書いた登りたい山を探す企画の記事があるので、ぜひご覧ください。 今回は、新型コロナウイルス(COVID-19)によって、日本の夜間光にどのような変化があったかを調査していきます。 統計学的な知識に疎いので、今回は簡単に夜間光の推移を見る程度ですが、いずれは相関など詳細な調査を行いたいと考えています。 また、夜間光データに関してはWorld Bankがチュートリアルを公開していますので、興味を持った方はぜひそちらで勉強してみてください。 夜間光データについて 夜間光のデータには、主にDMSPとVIIRSと呼ばれるデータがあります。 GEEではDMSPの19
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はてなブックマーク3万件にみる技術トレンド2020年まとめ - Qiita
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Qlibを使った機械学習パイプライン環境の構築 投資の取引戦略最適化と機械学習モデル作成の省力化を目指して - 株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方
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誤分類コストを考慮した機械学習モデルの考え方 - BASEプロダクトチームブログ
機械学習初心者がテレビゲームの売上データセットを使って回帰モデル・分類モデルを作成してみた - Qiita
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