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 - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
「人工知能ってどこでダウンロードできるんですか？」→無理です
人工知能を理解している人と、全く分かっていない人を隔てる壁の1つに「人工知能はどこかでインストールできるプログラムだ」という誤解があります。私自身、「ダウンロードして使ってみたいんだけど」と相談された経験が何度もあります。 2017年現在、ビジネスの現場で「人工知能」という言葉が使われるとき、それが指し示す意味はほぼ「ディープラーニング（深層学習）」と同義です。そのため、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」や、Preferred Networksが開発したライブラリ「Chainer」がそうしたプログラムだと言えなくもありません。 しかし、これらは人工知能そのものを作れる汎用的なプログラムとはいえません。あくまで、人工知能が物事を学んだり、判断したりするための基準である「アルゴリズム」を作成するプログラムにすぎないためです。そのため、課題や状況に合わせて作り込む必要があり
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
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