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記事一覧
東大松尾研が無料で公開しているディープラーニングの実践的教育プログラム「DL4US」をやってみた
東大の松尾研が「DL4US」という素晴らしい教材を公開されています。Deep Learningに興味ある方はダウンロードして実行する事で、雰囲気がつかめると思います。
Google Colaboratoryを使えば、Python等セットアップ不要ですぐに始められます！
Google driveへアクセスします。「新規」を押して「その他」「 アプリを追加」を選択し、「Colaboratory」と
AIで橋下徹さんのメルマガを解析してみた
技術書店で『はじめての自然言語解析』という本を出版しました。
自然言語解析とは、この僕らが普段使っている言語を数値に落として解析をすることです！なんだそれ？と思うかもしれませんが、様々なサービスで活用されています。
例えば、Googleの検索システムだったり、Gunosyのユーザーへのウェブ記事個別化配信であったり、スマートニュースのウェブ記事の芸能やビジネスなどのタブ分類であったり。
そん
新しいパブリックリレーションの形
前回の大統領選でFacebookのビッグデータを不正入手して、トランプ大統領を生むことに貢献したケンブリッジアナリティカ社(以下CA社)の内部告発についてまとめた記事です。
CA社は、ビッグデータを活用して人種差別主義を基盤としたムーブメントを起こそうとした事が明らかになりました。
もともと、民衆を動かす上でのPR(パブリックリレーション)は、新聞・テレビなどのマスメディアをいかに動かすか、が
あと5〜10年で弁護士の仕事は自動化されるよ
弁護士事務所の秘密保持契約書や業務委託契約書の自動化の仕事をしております。
弁護士さんが条文ごとにリスク判定をして、それをAIに学習させて同じような判定を出来るように調整する仕事です。
この仕事をしているから分かりますが、あと5〜10年で弁護士の仕事は自動化されることは間違いないと思います。
ただ自動化されることと、弁護士さんの仕事がなくなることはイコールではないと思います。
AIの精度が
予測モデルが改善しない日々は暗いトンネルを走っているよう
ある案件で予測モデルの性能改善を様々なパターン試しているのですが精度が向上しません。
こんな時、暗いトンネルの中を走っているような苦しさがあります。
予測モデル作成までの工程は、
①データ収集
②予測したい数値(目的変数)に影響を与えている要素を洗い出すための基礎集計
③洗い出した要素を特徴量としたデータセットを作成
④アルゴリズムを選択して適用
という順番で行われます。予測モデルの性能を改
機械学習勉強会を開催しました!PART3
前回に引き続き勉強会を開催しました。
引き続き、KaggleのTitanicの問題を解いていきました。
前回データの可視化までを行ったので、可視化から分かる目的変数に影響を与えているであろう要素を選択して、その要素だけのデータセットを作成しました。
ブラックボックス・ホワイトボックス性と精度の関係をマトリックスにした下記のグラフから考えて使用するアルゴリズムを選択してもらいました。(PART
機械学習勉強会を開催しました！PART2
前回の勉強会に引き続き、機械学習勉強会を開催しました〜。
Kaggle(カグル)というデータサイエンスのコンペティションサイトがありまして、このサイトで出題される問題を実際に解いていきました。
Kaggleでは常にデータサイエンスのコンペティションが開かれており、優れた予測モデルを開発出来たら、賞金もあります。このコンペティション界隈に生息している人はKaggler(カグラー)と呼ばれ、データ
機械学習勉強会を開催しました
機械学習の勉強会を開催しました。
まず業務フォローと機械学習のモデル選択の基準について説明をしました！
それぞれのモデルについてざっくりと解説する際は下記のようなサイトURLを展開して、説明していきました。今はわかりやすいサイトがいっぱいあるので、これらを送ってして説明する方が、理解しやすいと思います。
その後は、ディープラーニングの理論を解説しました。理論を数式で理解すると時間がかかるので
データ解析の会社に転職して1年で身につけたスキルで月収25万円の副業を得るまで
タイトルのこと、書いてみたいと思います。やはり今はデータ解析の需要も高く、1年で身につけたスキルで仕事を取ることが可能です。
また、『今後「最も稼げる職業」に!?注目のデータサイエンティストとは』だってさ！という記事で紹介したように、今後さらに稼げるようになる可能性も高いと思います。まだ転職して1年で得たスキルですが、副業収入で25万円を得る事が出来たので、記事を書いてみました。
これからデータ
『今後「最も稼げる職業」に!?注目のデータサイエンティストとは』だってさ！
ダイヤモンドオンラインでタイトル↑の記事を発見しました。
ビジネスの成果に繋げる数字を作れるデータサイエンティストの仕事は、
これから引っ張りだこ！需要に対して、人材の供給が追いついていないので
今人材の育成を急いでいる！という内容の記事です。
ハードルは高いものの、未経験者でもがんばり次第では、スキルを身につけることができるという。実際、プログラミングの経験がなかった旅行代理店勤務の男性が、
数学は気合でなんとかなる
この言葉が好きです。
この言葉は、この記事で紹介した「数学を使わない数学の講義」の本の中で
出てくる言葉です。
僕みたいに文系の人間は数学アレルギーを持っている人が多いと
思うのですが、数学は気合いでなんとかなるはずなんです。
というのは、
江戸時代では、割り算は高等数学で、割り算ができるような女子は生意気で嫁の貰い手がないと言われたりしたらしいです。
ところが、明治時代に入ると割り算な
明日からCourseraでディープラーニング講座が始まるらしいよ
明日からオンライン学習サイトのパイオニアCourseraでディープラーニング講座が始まるらしい。
下記リンクから登録できます。
最初の一週間無料ですよ！
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Neural Networks and Deep Learning
世界的に著名な人工知能（AI）の専門家であるアンドリュー・ング氏が始めたようです。(元バイドゥの主任研究員
なんでド文系エンジニア経験0でデータサイエンティストの業務ができるか
DATUM STUDIOに入社して1ヶ月半です。
ド文系エンジニア経験0なのに、なんで、データサイエンティストの
仕事ができるか不思議じゃないですか？
データサイエンティストという職業は、エンジニア力にマーケティング
スキルを掛け合わせ、さらには統計学も習得するという
無理ゲーな職業ですが、この能力を全て持っていなくても大丈夫です。
それは単純な理由です。
データサイエンティスト業界で有名
ド文系が0からデータサイエンティストになるとはどういうことか・・・
DATUM STUDIOに転職して約1ヶ月半が経ちました。
ド文系かつエンジニア経験0で、27歳からこの業界に入りまして、
勉強することの多さに、全てを勉強するのは無理ゲーだと実感しております。
今は下記についての勉強をしております。
・UnixやLinuxなどのシェル言語(最初コマンドって何？って状態でした)
・SQL (誰だSQLなんて簡単って言ったやつ。殺すぞ。)
・Python