【書評】「仕事ではじめる機械学習」を読んで、機械学習プロジェクトの大変さを知った夏 | DevelopersIO
どうも。DI部@大阪オフィスの玉井です。 仕事ではじめる機械学習という本を読んだので、久しぶりに書籍エントリを投下します。この本はとってもとってもとってもとってもとってもとっても大スキよ ダーリン I like you. ダーリン素晴らしいので、ぜひこの気持ちをみなさんに伝えたいと思いました。 この本を読もうと思った理由 今後、機械学習を扱う製品やサービスが増えてくるのではないか、と思ったから 現在、私は製品サポートエンジニアとして、データ分析に関係する製品やサービス（Tableauとか）のサポートや導入を行っています。機械学習は触れたことは一切ありません。また（少なくとも現時点では）機械学習エンジニアに転向する予定もありません。 ところで、データ分析関係の製品やサービスっていうのは、それはもうすごい勢いで色々なものがリリースされています。弊社ではTableauやAlteryxといった製品
文科省がTOEFL国別英語力ランキングを作成。TOEFL運営元は「やめて」と注意喚起（寺沢拓敬） - エキスパート - Yahoo!ニュース
2022年8月8日、文部科学省が「英語教育・日本人の対外発信力の改善に向けて（アクションプラン）」を発表しました。 同資料のなかで、運営元が「やめて」と言っていることを、文科省は平気でやっています。 問題の箇所は同アクションプラン（スライド全12枚）の2枚目。TOEFL国別平均スコアをもとに、各国の英語力ランキングをグラフ化しています。 画像の出所：文科省「英語教育・日本人の対外発信力の改善に向けて（アクションプラン）」（2022年8月8日）、p.2 図の説明は、以下のように、日本の英語力の低さに焦点を当てています。 各国における受験者数や受検者層は異なるため、スコア差が各国の英語力差をそのまま表しているわけではないことに留意が必要ではあるが、各種の英語資格・検定試験において、我が国の平均スコアは諸外国の中で最下位クラス。 こういうTOEFL国別ランキング話法は、しばらく前から、いたるとこ
Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の一つである、Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 機械学習の一般的な知識 代表的な機械学習アルゴリズム 評価指標 回帰問題における評価指標 分類問題における評価指標 ヒューリスティック 機械学習モデルの開発、運用における課題の解決 データの前処理 欠損値の処理 カテゴリカル変数の扱い 不均衡データの対策 過学習の対策 正則化 早期停止 トレーニングの改善 ハイパーパラメータの調整 トレーニング時間の改善 交差検証 モデルのモニタリングと改善 スキューとドリフト モデルの軽量化手法 Google Cloud
歴史・科学・AIについて思い巡らせてみると 今回の記事は，8年前に書いた記事を書き直したものだ．大きなテーマで，当時はまだ考えがまとまってなかった．書き上がった文章に，我ながらひどく不満だったけれど，ほんのいくつかながらも面白い考えの萌芽なら含まれていると思っていた．そこで，いまあらためて再挑戦することにした．今回も，きっとうまくいかないと思う．それでも，挑戦してみてなにか面白い考えがまたひとつでてきてくれたらいいなと思ってる． 人類の生活水準は，他の動物たちにくらべてはるかに上等だ．その差はどこから来たんだろう．多くの人は，こんな風に答える―― 「知能がずっと高いことに理由があるんだよ」 「人間の方が言語によるコミュニケーション能力が高いおかげだ」 そういう長所が根底にあることの重要さを過小評価することなく，ぼくとしてはこんな考えを提案したい．「ぼくらの物質的な成功は，その大半が2つの大
ESRI Research Note No.66 少子化対策と出生率に関する研究のサーベイ ―結婚支援や不妊治療など社会動向の変化と実証分析を中心とした研究の動向― 相川 哲也、酒田 元洋、古矢 一郎、角田 リサ 長沼 裕介、立石 憲彰、新藤 宏聡 May 2022 内閣府経済社会総合研究所 Economic and Social Research Institute Cabinet Office Tokyo, Japan ESRI Research Note は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解 を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/opinion-0002.html） 。 ESRI リサーチ・ノート・シリーズは、内閣府経済社会総合研究所内の議論の一端を 公開するために取りまとめられた資料であ
『技術書の読書術』を文系学部生が読んで痛感した7個の落とし穴 - kaggle_hokudaiのブログ
※この記事は初学者向けですが上級者の方も優しく見守ってくれると嬉しいです。 初めましてこんにちは。kaggleをする北大生と申します。 今回は『技術書の読書術』と言う本を読んで思ったことをつらつら書いていきます。 ※あんまり内容のまとめとかではないです。僕の意見が中心です。 この記事を読めば、 勉強している風に見えるのに全然成果が出てない人の気持ちがわかります🤪 人のふり見て我がふり直せと言いますので、皆さんの役にも立つかもしれません。。 目次 この本を読んだ動機：技術書を読んでも成長してる気がしないから。 刺さったポイントと自分の解釈： 0.本を読む目的を具体的に設定せよ。 1.技術書のレベル感を意識せよ。 2.暗記主義への傾倒。隣に本を置け。 3.技術書は最初から3回に分けて読め。 4.困難(長いコード/数式)は分割せよ。 5.一冊の本にこだわるな。三冊を並行せよ。 6.その知識、な
統計学は、一見するとなんの法則も無いかのようなデータから、何らかの傾向を見つけるための学問です。その有用性から、ビジネス、とくにマーケティングでは広く活用されています。 統計学には、複雑な計算が伴うため、使いこなせる人は多くないでしょう。しかし、エクセルを使えば、だれでも手軽に統計処理を行うことができます。 この記事では、代表的な統計処理を、エクセルの分析ツール、または関数を用いる方法に分けてご紹介します。 統計分析とは？エクセルを使ってできるって本当？ ばらつきのある複数の要素が集合したデータから、何らかの特徴を見出すための学問が統計学です。また、いくつかの標本を抽出・分析することで、実際には取得が難しい母集団の特徴を把握するためにも、統計学が活用されています。 近年では、企業と顧客・消費者の間に多くの接点が生まれ、膨大なデータを企業が蓄積できるになりました。こうしたデータは「ビッグデー
いやー、難しかったー。認定試験合格できたけど、奥が深いので実践できるかというと別かなって印象です。10年インフラエンジニアとしてやってきましたが、統計学とかの知識も必要だったり、機械学習アルゴリズムの理解、アルゴリズムの評価、トレーニングデータのチューニングなどなど、今まで経験したことがないジャンルだったので言葉もわからないし、考え方もわからないって感じで、新卒時代を彷彿させる時間を過ごしました。でも、これが楽しんですよね。エンジニアだし！新しいジャンルのことに触れる機会を得られてかなりいい試験でした。もっと実践でやってきたい。 やったこと [ ] sagemakerのドキュメント読む [ ] ML [ ] 触る [x] データ変換リファレンス https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/data-transfo
Rプログラミング入門の入門
ここでは統計ソフトウェアではなく、プログラミング言語としてのRについて解説します。プログラミングとは難しそうなイメージがありますが、実は難しいです (?!?!)。ただし、プログラミングにおける重要概念は「代入」、「条件分岐」、「反復」この3つだけです。実はこの3つだけでほとんどのプログラムは作れます。しかし、この単純さがプログラミングの難しさでもあります。 たとえば、ある数字列を小さいものから大きい順へ並び替えることを考えてみましょう。c(6, 3, 7, 2, 5, 1, 8, 4)の場合、人間ならあまり苦労することなく、c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)に並び替えるでしょう。しかし、「代入」、「条件分岐」、「反復」のみでこれを具現化できるでしょうか1。もちろんですが、できます。たしかに、Rにはこのためのsort()関数やorder()関数などが用意されていますし、これを
はじめに 5倍が 20倍に!?!?! こんにちは｡ jodaと申します｡ 機械学習を使用した仮想通貨botをつくってみた(い) ということで､ まずは機械学習を利用して､勝てるロジックを見つけていこうと思います｡ 簡単な自己紹介をさせていただきますと､ 自分はここ2年ほど､C++をベースとした為替の自動売買システム(EA)を作って稼働させておりました｡ (結果は微妙です) 心機一転､世を賑わせる仮想通貨にも手を出そう! ということで､仮想通貨botをつくっていこうと思ったのですが､ 肝心のトレードロジックの検証方法がわからない状況でした｡ 今回は､まずpnadasを使って検証を行います｡ その後､冒頭の画像のように､ 機械学習を使ってトレードロジックを改善したいと思います｡ (実際の執行が冒頭の画像の様になるとは限りません) 概要 こちらの記事は､ jodawithforce.hatena
はじめに 現在この記事は作成中です! 年内に完成を目指して更新していきます! はじめまして｡ jodaと申します｡ 今回､アイデミー様の「実践データサイエンス講座」における成果物を作成していきます｡ 成果物として選んだものは､ 機械学習を使用した仮想通貨botとなっております｡ 自分はここ2年ほど､C++をベースとした 為替の自動売買システム(EA)を作って稼働させておりました｡ (結果はお察しください) 心機一転､世を賑わせる仮想通貨に手を出そう! ということで､仮想通貨botをつくっていこうと思ったのですが､ 肝心のトレードロジックの検証方法がわからない状況でした｡ 検証方法としては､pandasを使ったり､ エクセルを使ったりいろいろな方法がある模様ですが､ どうせなら機械学習をやりたい､ ということで､アイデミー様のお世話になっている次第です｡ チャレンジな内容になって来ると思いま
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ノア・スミス「3度目の魔法――歴史・科学・人工知能」（2023年1月1日）
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エクセルを用いた統計処理のやり方って？分析ツール・関数を使った方法を紹介！｜Udemy メディア
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機械学習を利用した仮想通貨Bot作ってみた い BaseCode - joda!!