TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
チャートやグラフを飛躍的に分かりやすくするシンプルなポイント10個
情報を可視化すると人に伝わりやすく、また強く印象に残すことも可能です。そのためプレゼンテーションにおけるチャートやグラフは非常に重要になってきますが、一歩間違えば情報を分かりにくく、最悪の場合、間違った理解を見ている人に与えてしまいます。そこで、HubSpotがチャートやグラフのデザインなどプレゼン資料を飛躍的に見やすくするポイント10個を公開しています。 Why Most People's Charts & Graphs Look Like Crap http://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-mistakes Why Most People's Charts and Graphs Look Like Crap http://visage.co/peoples-charts-graphs-look-like-crap/ ◆01
「まずチャートを決めてから集計を決める」という視点の重要性について - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 本ブログでは，可視化についてその手法やツールの紹介に関する記事をたくさん出しておりますが，今回は従来と異なった可視化手法を紹介することで多くの分析者に新たな考え方を提供できればと思っています。 従来の可視化方法について すごく当たり前の話ですが，可視化ツールというのは分析・集計された結果テーブルをインプットとして読み込むことで手続きが進んでいきます。可視化のためのチャートは非常に多く，ケースバイケースでその結果テーブルを最適に表現してくれるものを選ぶことになります。 しかしこの可視化というのはその表現方法があまりにも多いために，適切なチャートを選ぶのに苦労したり，意図したチャートで表そうとしても結果テーブルがそれにフィットしない項目で出されていたりと，それなりに苦労がありました。 そういった可視化の困難さに立ち向か
ビッグデータを分析できる！可視化を利用したWebサイトまとめ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、インターンの野上です。私は大学の研究で「可視化」について学んでいるので、今回は可視化をうまく利用しており、新たな情報価値が生まれていると感じたサイトをまとめてみました。 そもそも可視化とは、どういうことを指しているのか、知っている人も知らない人もここで確認しておきましょう。 可視化とは 可視化とは、人間が直接「見る」ことのできない現象・事象・関係性を「見る」ことのできるもの（画像・グラフ・図・表など）にすることをいう。視覚化・可視化情報化・視覚情報化ということもある。 英語の “visualization”, “visualize” に相当し、そのままビジュアリゼーション・ビジュアライゼーションと称されることもある。 出典：可視化 – Wikipedia 最近流行のインフォグラフィックなんかも可視化の一例になると思いますが、可視化させることによって、数値などのデータをグラフや図
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