【Python】東京23区の中古マンション販売価格予測をやってみた - Qiita
参考文献 今回、以下サイトを参考にさせていただき、また大変勉強させていただきました。感謝申し上げます。 SUUMO の中古物件情報を Tableau で分析してみる ～データ収集編～ SUUMO の中古物件情報を Tableau で分析してみる ～データ予測編～ 機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた 〜スクレイピング編〜 オープンポータル （オープンデータ活用サイト、競売、人口、駅） 1.準備:パッケージインポートなど 1.1 Google Driveへのマウント、パッケージのインポート ここでは、Google CplaboratoryからGoogle Driveへファイル書き出し、読み込みをするための準備や、今回使うパッケージのインポートを行いました。また、後ほどデータ加工用の関数群も予め定義しておきます。 #ドライブ設定 PATH_GMOUNT='/content/
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
機械学習エンジニア1年目の自分へのおすすめ書籍
はじめに 本記事はBrainPadアドベントカレンダー2021に寄稿しています。 私は現在、株式会社BrainPadで新卒3年目の機械学習エンジニアとして働いています。BrainPadでは福利厚生の一環として、外部の研修や書籍の購入、各種資格の取得に利用できるスキルアップエイドという制度が用意されています。 私はこの制度を主に技術書やビジネス書の購入のために利用しており、機械学習エンジニアとしての能力向上を図っています。本記事では私がこれまでに購入した書籍の中から、機械学習エンジニアとして働く上で参考になったと感じた書籍を振り返っていきます。 機械学習エンジニアの能力とは 現在は多くの企業で、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニアといったポジションが作られていると感じます。これらの職種に必要とされる能力は、データの性質や業務への関わり方によって変わると考えられ、一
ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学／松尾豊教授の動画 - Qiita
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
べいえりあ🌙🌙🌙 on Twitter: "自分は機械学習を学びたい全ての人類に（CourseraのAndrew Ngのコースをやった後に）Andrew NgのStanfordのCS229の講義を見ることをオススメしてるんですけど、その講義の2018年度バージョンが公開され… https://t.co/OUokFft3ea"
自分は機械学習を学びたい全ての人類に（CourseraのAndrew Ngのコースをやった後に）Andrew NgのStanfordのCS229の講義を見ることをオススメしてるんですけど、その講義の2018年度バージョンが公開され… https://t.co/OUokFft3ea
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常
こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府大のプレスリリース 一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発 黄瀬先生の研究室の学生さんだそうです。凄いですね！ ちょうどResNet系に興味があったので、読んでみます。この論文を理解するには、ResNet, (Wide
Coursera を利用した機械学習勉強会 - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 はてなでは、 BrandSafe はてな や、はてなブックマーク のカテゴリ分類など、様々なところで機械学習を利用していますが、今月の初めより、 Coursera の機械学習のコースを参加者全員が修了する ことを目的とした勉強会を開催しています。 今回は、その機械学習勉強会についてご紹介します。 機械学習の学習をするうえでの課題 機械学習は、独力で勉強するのが難しい分野です。 教科書を一人で読み通すのは大変でしょうし、体系的な知識を得るのはさらに困難です。 各地で機械学習の輪読会が開かれているようですが、 発表の準備が大変 参加者に詳しい人がいないと、わからないまま終わってしまう箇所がある 参加者の理解度を測るのが難しい 発表を聞いているだけだと、身につかない（実体験として） といった課題があります。その点、 Course
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