ランク学習（Learning to Rank） Advent Calendar 2018 - Adventar一人でランク学習･ランキング学習やっていく ランク学習について日本語でまとまった資料が少ないので、勉強を兼ねてまとめていきます
seabornの細かい見た目調整をあきらめない - Qiita
はじめに seabornの洗練されたスタイルで作ったグラフはとてもきれいです。見た目だけでなく、列の多いデータの全体像を把握するのにも威力を発揮します1。特に適切に整形されたデータフレームを渡せばカテゴリの比較や全パラメータの相関を一瞥できる図が一瞬で作れる機能は、同等の図をmatplotlibで一から作る苦労を考えると驚愕に値します。データサイエンティストやkagglerに人気があるのも納得です。また、複雑なデータを扱っていないけど単に見た目の良いグラフを作りたいという人の要望にも簡単に答えてくれます。可視化のお作法的にも見た目的にもだいたい勝手にいい感じにしてくれる手軽さが売りのseabornですが、ときには自分で調整したくなるときもあります。matplotlibだと面倒な調整を手軽にやってくれるseabornらしいメソッドで解決できるならいいのですが、たまにseabornのベースであ
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
営業マンが1年でSEになって機械学習エンジニアに転職する話 - かえるのプログラミングブログ
こんばんは、かえるるる(@kaeru_nantoka)です。 先日、10ヶ月勤めたSES企業に辞意を伝えました。 そして4月からは、ストックマーク株式会社（https://stockmark.ai/ ）にて、NLPを応用した機械学習エンジンを開発する機械学習エンジニアとして参画することになりました。 ちょうどいい人生の節目なので、流行っている転（退）職エントリを描いてみようと思います。 概要 ・営業職だけど趣味で始めたプログラミングにハマったよ ・未経験だけど第二新卒的なアレでプログラマーになるぞ ・ひょんなことから kaggle にハマったぞ ・なんか上京することになったよ ・なんで私がエクセル職人に！？ ・なんとかソロ銅メダル取れたぞ ・kaggle 強くなりたいからもう一度転職するぞ！ 筆者のスペック ・経済学部卒 ・プログラミング歴1年ちょい（2017年12月~） ・kaggle(
はじめに — 機械学習の Python との出会い
はじめに¶ 機械学習の基本的な手法の実装を通じて，Python による科学技術計算プログラミングについて知ることができるように，このチュートリアルを執筆しました． 本チュートリアルの方針¶ このチュートリアルでは，いろいろな機械学習の手法を Python で実装する過程をつうじて，NumPy や SciPy など科学技術計算に関連したモジュールの具体的な使い方を説明します． 機械学習の手法についてはごく簡単な説明に留めますので，詳細は他の本を参考にして下さい． また，クラスなどのプログラミングに関する基礎知識や，Python の基本的な文法については知っているものとして説明します． プログラム言語やライブラリの解説の多くは，背景にある概念の説明，ソフトウェアのコア部分の仕様，そして，拡張部分の仕様といった順に，その機能の説明が中心となっています． ここでは，これらとは違うアプローチで Py
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
![手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9046fd088b617abd85f292067c0ab3cbdd95f3d5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20181016%2F20181016230453.jpg)
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
はてなサマーインターン2016を終え、「はてな教科書」をアップデートしました - Hatena Developer Blog
こんにちは。アプリケーションエンジニアのid:yashigani_wです。 はてなは、短期間にWebアプリケーション開発の基礎を身につけるための教材である「はてな教科書」をgithubで公開しています。 これは新入社員研修やはてなサマーインターンでの講義に利用されており、毎年のはてなサマーインターンの一環として加筆・修正し更新しています。 今年は「はてな教科書JavaScript編」「SwiftでのiOSアプリ開発」「Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編」を変更・追加しました。 Webアプリケーション開発の学習や研修のために自由にご利用いただけます。 はてな教科書JavaScript編 今年のはてな教科書では、JavaScript教科書を一新しました。 JavaSctiptの講義は内容が長大になってしまったため、他の教科書とは別レポジトリに移動しました。 また、教科書は
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ