HELLO CYBERNETICS
はじめに 誰向けか 顧客や自身の部下などにデータサイエンスを説明をしなければならない立場の人 機械学習のアルゴリズムには詳しいけどビジネス貢献ってどうやってやるの？という人 データサイエンスのプロジェクトを管理する人 機械学習やデータサイエンスをこれから始める人 感想 はじめに 下記の書籍を以前（結構時間が経ってしまいました）高柳さんから頂いていましたので感想を書きたいと思います。 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋 作者:高柳 慎一,長田 怜士技術評論社Amazon 遅くなった言い訳としては、「個人としては多くの内容が既知であったこと」が挙げられるのですが、この書籍に書かれている内容が未知であるかあやふやな人にとっては当然非常に有用になっています。そして、何よりもその伝え方（書かれ方）が今になって素晴らしいと実感できたためこのタイミングで書くこととしました。 誰向けか
カルマンフィルタのコード比較【numpy, pytorch, eager】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに コード比較 numpy pytorch TensorFlow eager execution 速度と結果の比較 結果 第二回戦 結果 はじめに 最近わたしはTensorFlowにボコボコにされています。 計算グラフを書いて、sess.runするまでは何が起こるかわからない！何かが起こっても何が起こっているかは分からない！ そんな状態から、TensorFlow eager executionの登場で解放された！……かに思えました。 今回は下記のTensorFlowとnumpyによるカルマンフィルタの実装例に見て、 これがTensorFlow eager executionでどれくらい楽になるかを試してみました（やる前からそれほど楽ではないことは分かっていた）。 カルマンフィルタといえば理論は非常に難解ですが、実装は意外と楽チンで、実用上非常に優れた予測モデル（と言っていいかは微妙で
Julia入門 - 入門者がまず読むべき参考サイトや本のまとめ【随時更新】 - St_Hakky’s blog
こんにちは。 Pythonはある程度かけるが、Juliaに関しては全くの初心者である私がこれからJuliaでデータサイエンスをしたり、Deep Learningをしたりしようと思っているので、その学んだ過程とかで参考になった資料とかをまとめておこうかと思います*1。 Juliaは、まだPythonとかに比べてまだコミュニティのレベルとして大きくないせいもあってか、日本語の情報とかはやっぱり少なめですが、ことデータサイエンスの文脈で言えば、Pythonよりも実行速度が早く(C並)、動的プログラミング言語という性質が自分的にはかなり気になっているので、今後に期待って感じで、勉強していこうと思います。 自分も勉強になったこととかは、このブログで発信していこうかなーと思っています。 Links Original Sources HomePage : The Julia Language Githu
今度こそテンソルの共変・反変を理解する(ベクトル編) - ペンギンは空を飛ぶ
はじめに 前回に引き続き、本稿でもテンソルについて考えてみたいと思う。本稿の目的は、前回掲げた4つの疑問のうち3つ目を解消することである。以下に疑問の内容を再掲する。 テンソルには共変テンソルと反変テンソルの2種類があるが、これらは何者なのか？ 書き始めてみると思いのほか長くなってしまったので、記事を何回かに分けることとし、本稿では1階のテンソルであるベクトルの共変・反変について考えてみたいと思う。 前回の記事ではテンソルが座標系(もしくは基底)に依存しない量であることを述べた。しかしながら、実際にテンソルが使用される場面においては、適当な座標系を用いることが多いように思う。テンソルの共変・反変というのは、テンソルを表現するためのある座標系を別の座標系に変換する際に現れる概念である。以下で順を追って調べていこう。 なお、本稿ではアインシュタインの規約は使用しない。記述が簡潔になるというメリ
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