【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
「次から気をつけます」に対抗する、反省文よりは効果が上がる再発防止、学びの機会 - Qiita
再発防止策を書くのは難しい。 良い再発防止策 良い再発防止策について、順位付けするとしたら、 その種類の問題について二度と意識することがなくなる解決策 その種類の問題を開発時に自動的に検知することができる解決策 その種類の問題が発生しても自動的に復旧することができる解決策 その種類の問題が発生しても影響が局所化される、フールプルーフ、フェールセーフになる解決策 と言うのは意識したいと思いつつ、やはり難しい。 再発防止はむずかしい 障害の再発防止策は、 メカニズム ツール ルール チェックリスト の順番に検討せよ。と言われても、急いで書けなんて言われると「次回からは複数人でチェックします。」とか「チェック項目を追加します。」とかいう徹底できなそうな「反省文」になってしまう。 まさにこの有名な猫...。 **「なぜミスを繰り返すのか」「どうすればミスを防げるのか」を真剣に考えていないことがミス
SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話 - Qiita
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
機械学習で使われる評価関数まとめ - Qiita
はじめに 評価関数（評価指標）についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 （いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと
ビジネスで使えるPythonを使った統計的データ分析手法まとめ - Qiita
概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
語彙力診断の点数分布 - Qiita
語彙力診断 2016年8月18日，とある診断がバズりました． ハッシュタグ検索 #私の語彙力は この診断は50問の類義語/対義語に関する4択問題に答えると点数化され，分布のどの辺にいるのかを教えてくれます． しかし，Twitterで該当ハッシュタグ#私の語彙力はを検索…するまでもなくこの点数が"上位0.43%"でないことくらい感覚的に分かります． なので点数分布を取ってみました． そもそもこんな診断は信憑性のかけらもないよとか言わない． 検索・分布の描画 Twitter APIを使ったプログラムを組むのはほぼ初めてなので，以下 Python で Twitter から情報収集 (Twitter API 編) をベースにして組みました． 変更点は点数の取得とヒストグラムの描画と検索件数の変更です． if point <= 36600としてるのはネタでめちゃめちゃデカい点数に改変してツイートする
Adobe Creative SDK for ios が本当にやばい - Qiita
https://creativesdk.adobe.com/ 今まで散々様々なSDKを使ってきましたが、正直感動しました。 こんな簡単に超リッチな画像加工ができるなんて本当にすごいです。 しかも 実装方法が超かんたん。 まずは少しみてください。 一部機能の紹介 画像のフィルター フィルターの種類も豊富で、お手軽にインスタグラムっぽい画像を作れちゃいます 画像の切り抜き 画像の方向変換 文字入力 指定した色だけ色を出したり ほら、やばい 実装方法 swiftで書きますので、objective-cの方は適時読み替えてください。 一応今回のサンプルコードもgithubにアップしておきます。 https://github.com/yamasakitomohiro/AdobeCreativeSample SDKのダウンロード 以下のリンク作からiOS SDKをダウンロードしてください。 https:
新人プログラマに知っておいてもらいたい人類がオブジェクト指向を手に入れるまでの軌跡 - Qiita
あわせて読みたい 新人プログラマに知ってもらいたいメソッドを読みやすく維持するいくつかの原則 ペアプログラミングして気がついた新人プログラマの成長を阻害する悪習 「オブジェクト指向プログラミング」と「関数型プログラミング」のたった一つのシンプルな違い あきらめるにはまだ早い！ソースコードの品質向上に効果的なアプローチ 2015年に備えて知っておきたいリアクティブアーキテクチャの潮流 この記事について この記事は新人向けの研修内容を再編集してお送りいたします。 ここで述べる内容はどのようにして現在のプログラミングスタイルが生まれてきたかを理解することで、よりよいプログラムを書くためのもので、正確なソフトウェア工学の歴史を学ぶためのものではありません。正確な歴史を把握したい場合は、原典をあたるようにしてください。 また、想定している読者は「よくあるオブジェクト指向プログラミングの学習」を既にし
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