【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。（そして実際に行ってみた）🍜 - Qiita
１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。 私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく機械学習でラーメンレコメンド（隠れた名店をレコメンドで発掘）に挑戦してみることにしました。 今回は、集大成として、Word2vecでモデリングしたmodelを使って隠れた名店をガチで発掘し、実際にそのお店に行って確かめるところまでやります！ 有名店のラーメンに対して類似度が高いラーメン店を探すイメージです。 techgymさんのブログに掲載いただきました！ありがとうございます。 【人工知能の無駄遣い?】AIプログラミングの面白記事をまとめてみました。 ２.
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
4. 3 会社紹介 ≪書籍≫ 『One to Oneマーケティングを超えた 戦略的Webパーソナライゼーション』 (出版社：日経BP社 発売：2002年5月） 弊社代表トーマス・フォーリーの著書です。 ≪受賞歴・メディア掲載≫ 社名 ： 設立 ： 代表者 ： 資本金 ： 事業内容： 所在地 ： シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 1998年8月 代表取締役兼CEO トーマス・フォーリー 242百万円 （2016年10月26日現在） 人工知能技術をベースとした、 リアルタイムレコメンドサービスおよび ターゲティング型広告サービスの提供。 【大阪本社】 〒564-0063 大阪府吹田市江坂町1-23-43 ファサード江坂ビル10F 【東京オフィス】 〒102-0072 東京都千代田区飯田橋2-6-6 ヒューリック飯田橋ビル5F スマートターゲティング技術で、リアルタイムレコメンドサービス『ア
機械学習で電力需要予測をしてみる - Qiita
はじめに 機械学習でどのくらい電力需要を予測できるのか試してみたので、その手順を整理します。 追記 この記事を書いてから半年が経ち、いろいろ新しいこともわかってきたので、パート2の記事を書いてみました。 機械学習で電力需要を予測してみる パート2 追々記 2017/12/22に以下の記事も作成したので、あわせてご参照下さい。 TensorFlowで電力使用量予測 with Keras 追々々記 2021/01/31に実際に未来を予測する記事を作成しているので、あわせてご参照下さい。 H2O.aiのAutoMLを使って電気使用量を学習し、気象予報値取得APIを使って数日後の電気使用量を予測してみる 使用した環境 機械: MacBook Air Mid 2012 言語: Python 3.5.1 実行: Jupyter notebook 4.2.1 ライブラリ: scikit-learn on
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