mucun_wuxian

データサイエンティストとして頑張っています。

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最近の記事

データ分析やAI開発に日頃携わらせて頂いているエンジニアの、バスケットボール上達アプローチ(※超素人編)

はじめに皆さん、こんにちは。 データ分析やAI開発に日頃携わらせて頂いているエンジニアの私ですが、この度、バスケットボール上達のために行った調査等が、我ながらオタク感が強くて面白いかと思いましたので、紹介をさせて頂こうと思います。 尚、この記事は、私が所属するAnyTechという会社の、クリスマスアドベントカレンダーという企画に乗じて、書かせて頂いているものとなります。 その為、冒頭にAnyTechの紹介もさせて頂きます。 AnyTechは、日本の製造業を牽引するJFEグル

    • 決定木について

      はじめにみなさん、こんにちは。 今回は、機械学習のアルゴリズムの中でも、最も直感的で分かりやすい「決定木」について説明をさせていただきます。 機械学習とは機械学習とは、ITによる新たな自動化を実現するための技術、或いは、学問です。 機械学習の説明については、以下記事に記載しておりますので、よければ参考にして下さい。 決定木とは機械学習のアルゴリズムは多々ありますが、その中でも最も直感的で分かりやすいアルゴリズムが決定木かと思います。 或いは、最も基本的な機械学習のアルゴリ

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      • ルービックキューブを自動で解いてくれるPythonプログラム

        はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、Pythonプログラミングの中上級エクササイズとして、ルービックキューブを自動で解いてくれるプログラムについて、紹介させて頂こうと思います。 なぜ、そんなことを!?昨今、プログラミングや機械学習などが注目されていると思いますが、その実力向上に向けたエクササイズとして、ルービックキューブの解読が適切だと思ったためです。 PythonとはPythonというプログラミング言語について、ご存知でない方は、以下にその辺りの話を記載しておりますの

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        • for文と、if文の練習

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、プログラミングのコア中のコアである、for文とif文についての話をさせていただこうと思います。 プログラミングとはそもそものプログラミングに関する説明は、以下の記事にて行っておりますので、よかったら参照下さい。 for文とは先程紹介した記事の中に記載させていただいているのですが、プログラムの真髄は自動化にあります。 for文とは、その自動化の根幹となるプログラムの命令で、ある一定の処理を、繰り返し自動に行ってもらうべく、論理的に指示を

        データ分析やAI開発に日頃携わらせて頂いているエンジニアの、バスケットボール上達アプローチ(※超素人編)

          プログラミングで苦労しないためのノウハウ

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、私がプログラミングの際に気を付けていることを、僭越ながら、紹介させていただこうと思います。 自分自身の備忘も兼ねています。 プログラミングとはそもそものプログラミングに関する説明は、以下の記事にて行っておりますので、よかったら参照下さい。 参考までに、小職のプログラミング歴について…尚、私がおおよそ、どのくらいの期間、何をやってきたかを紹介させていただきます。 先ず、金融系の保守運用開発にて、システムエンジニアとして、プログラミング

          プログラミングで苦労しないためのノウハウ

          Gitと、GitHubを、最低限使いこなすための知識

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、Gitと、GitHubを使う上で、最低限必要な知識について、話をさせていただこうと思います。 Gitと、GitHubとは何ぞや?皆さんは、GitHubをご存知でしょうか? 使っているでしょうか? 最近のITエンジニア全般においては、活用されている方が多いかと思います。 ご存知でない方向けに説明をさせていただきます。 Gitは、プログラムのソースコードを、管理する仕組みとなります。 GitHubは、ソースコードの管理場所を、提供するWE

          Gitと、GitHubを、最低限使いこなすための知識

          線形代数の擬似逆行列について

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、線形代数における擬似逆行列というものについて、話をさせていただこうと思います。 機械学習における、回帰分析などと相性が良い考え方になります。 線形代数や、機械学習について機械学習や、線形代数などについては、以下の記事にもまとめていますので、よければ参照下さい。 単位行列と逆行列上記の線形代数についての記事にも書いてありますが、擬似逆行列について話す前に、単位行列と逆行列について話をさせていただきます。 先ず、単位行列とは、数字の1の

          線形代数の擬似逆行列について

          2変数以上の最急降下法について

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、変数が2つ以上に増えた時に、概念が難しくなる最急降下法について、理解のコツを備忘も含めて記載したいと思います。 最急降下法とは!?最急降下法は、ある解の探索について、微分の理論を用いながら、効率的に探索する方法になります。 その辺りの説明については、以下の記事にまとめてありますので、もしよければ参照下さい。 変数1つの最急降下法変数1つの場合、探索指標の値と、探索対象の値との2軸になりますので、図示が簡単です。 その為、最急降下法にて

          2変数以上の最急降下法について

          機械学習「基本のき」、回帰分析について(前編)

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、機械学習の「基本のき」である、回帰分析について、書かせていただこうと思います。 機械学習とは!?機械学習とは何か、という話については、以下に書かせてもらっておりますので、よければ参照下さい。 回帰分析とは!?回帰分析とは、機械学習の基本的な手法、或いは、アルゴリズムです。 また、多くの機械学習アルゴリズムの源流の一つと言えます。 昨今、大変流行しているディープラーニングも、回帰分析を端に発するものです。 回帰分析が進化した末に、ディー

          機械学習「基本のき」、回帰分析について(前編)

          機械学習と微分と最急降下法について

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、機械学習における、微分の意味と目的を、なるべく平易な表現の積み上げにて、話させていただこうかと思っております。 機械学習とは!?機械学習なんぞや、という話については、以下の記事にまとめてありますので、よければ参照下さい。 機械学習における共通課題は何か?機械学習における共通課題は、パターンの探索や、解の探索です。 例えば、以下の記事は、機械学習によって、連立方程式の解を探索するものを紹介しています。 要するには、コンピューターの計算

          機械学習と微分と最急降下法について

          numpyと、アダマール積

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、アダマール積と、numpy 上でのアダマール積の実現方法について、話をさせていただこうと思います。 numpyとは!?numpy は、プログラミング言語 python における特定の計算を、高速に実施するためのライブラリになります。 先ず、python については、別途以下の記事もありますので、よかったら参照下さい。 numpy に関しては、以下の記事が numpy の高速化について触れていますので、こちらもよかったら参照下さい。

          numpyと、アダマール積

          python で、 for 文を使ったら負け(笑)

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、プログラミング言語の python では、for 文が推奨されませんよ、という話をさせていただこうと思います。 pythonとは?プログラミング言語の python を知らない方は、以下の記事を読んでいただけたら幸いです。 python の for 文は遅い!誤解を恐れずに言ってしまえば、python の for 文は遅いです。 例を見ていきましょう。 モンテカルロシミュレーションにて、遅さを確認する先ずは、モンテカルロ法によって、

          python で、 for 文を使ったら負け(笑)

          機械学習と綿密な学問、線形代数について

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、機械学習と切っても切れない密接な関係にある、線形代数という学問について、書かせていただきたいと思います。 機械学習とは?機械学習については、別途以下の記事に書いていますので、良かったら参照下さい。 線形代数とは?線形代数とは、大学で習う、ちょっと高度な数学のジャンルになります。 大学数学です。 線形代数の大目的を、誤解を恐れず、簡潔に言ってしまえば、「複雑な計算を簡潔に表現すること」です。 共通化・一般化された概念でくるんであげて、

          機械学習と綿密な学問、線形代数について

          機械学習の初歩、モンテカルロ法について

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、機械学習の初歩技術であるモンテカルロ法についての記事を書きたいと思います。 モンテカルロ法とはモンテカルロ法とは、機械学習の基本を抑えるのに、とても助けになるシミュレーション手法です。 コンピューターを用いた数多のシミュレーションを、乱数を用いて行うことで、現象の傾向や、確率が収束する様子を観察・分析する形です。 或いは、所望の解を探索する手法です。 まあ、要するには、シミュレーションです。 wikiに詳しい解説があります。 迷路を

          機械学習の初歩、モンテカルロ法について

          ロッカー問題を、プログラムで解いてみる

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、ロッカー問題について、プログラムで解くという記事を書きたいと思います。 ロッカー問題を知っている人にも、知らない人にも、参考になれば幸いです。 ロッカー問題とは皆さんは、ロッカー問題をご存知でしょうか? ロッカー問題とは、以下のルールによって開け閉めしたロッカーが、最終的にどうなっているか?という問題になります。 (1)1番から100番までの、番号が振られたロッカーがある (2)1番から100番までの、ゼッケンを着た人がいる (3)ゼ

          ロッカー問題を、プログラムで解いてみる

          AIは連立方程式を、どうやって解くか?

          はじめに皆さん、こんにちは。 今回は、AIに連立方程式を解いてもらうとしたら、どんな風に解くのかについて、説明をさせていただこうと思います。 AIの本懐は自動化AIが最近、とても流行っていますね。 「AIとは何をしてくれるものか?」と聞かれたら、私は「AIは自動化をしてくれるもの」と答えています。 AIは、自動化の歴史である産業革命の、その第四次の対象としても捉えられています。 INDUSTRY 4.0の技術要素の一つが、AIとなっているのです。 尚、これまでの産業革命で

          AIは連立方程式を、どうやって解くか?