PythonのWebアプリケーション（Django）を初心者にもわかりやすく解説（１）【環境構築編】 - Qiita
はじめに この記事は、すでにPythonやRubyといったプログラミング言語に触れたことはあるが、Webアプリケーションは作ったことがない、もしくはDjangoには触れたことがないといった方を対象にしています。 Webアプリケーションと調べると、PHPやRubyがよく出てくるのですが、機械学習など複雑な数学的演算を行う場合にはやはりPythonが優れていると感じます。 以前、Ruby on Railsでアプリケーションを作成し、数学的な計算の部分はR言語で組み込むといったことをしたことがありますが、言語間を繋ぐパイプを構築するにも一手間必要でした。 そういった点で、色々な数学的なトリックを含ませたWebアプリケーションを作成する際にはPythonをオススメします。 ただ、PHPやRubyのWebアプリケーションと比較すると、PythonのWebアプリケーションは参考文献が不足しているように
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
機械学習はライブラリを使えれば数学は必要ないのだろうか。生の声を聞いてみた。 - Qiita
はじめに 株式会社キカガクでは、機械学習や人工知能に関して、初心者向けに数学やプログラミングの教育サービスを行っています。 ２０１７年１月に創業し、約４ヶ月で累計７００名以上の方に、手書きの数学やプログラミングをオフラインの講義スタイルでお伝えしてきました。 このご時世、機械学習の便利なライブラリがたくさん開発されており、数学を含めた中の仕組み知らなくても、なんとなくうまくいく物を作ることができます。 個人的には、大学院で機械学習の応用研究をしていたという背景もあり、機械学習の数学をしっかりと勉強するのが当たり前だと思っています。 しかし、中の数学を知らなくても、（教師あり学習の場合）入力$X$と出力$Y$の関係性を見つけるといった大枠の概念を知っておくことと、データの準備さえできれば、動くものを作ることができるため、 「もしかすると、数学を学ばなくても、別に良いのではないか？ 機械学習は
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