[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
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趣味プログラミングの勧め：仕事しながら1週間で作ったサービスを紹介してみる - 今日学んだこと
2019/1/1追記：メンテの気力もなくなり、でもサーバー代はかかっており・・・という状況なのでクローズしました １週間ほどブログの更新をサボっていたんですが、何をしていたかというと新しいWebサービス作ってました。 作ったもの http://www.programmerprofile.net/ ソースも公開しちゃうよ！ nakazye/ProgrammerProfile · GitHub 何コレ？ プログラマーのツイッターアカウントを言語毎に並べ立てるサービスです。コンセプトだったり作ったきっかけだったり諸々あるんですが、それは正式リリース時にとっておきます（Topに書いてある通り、まだα版の位置づけ） 趣味プログラミングのススメ ここからが本題。 デザインが酷いとか、コードが投げやりとか、色々意見はあるかと思うんですが、一応動いてます。 コレ、2/1(日)の23時から開発始めたので、休
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
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