データ基盤による利益最大化と初期構築プロセス / 20220209
「Data Cross Conference」の登壇資料です。 https://dcc2022.datafluct.com/ データ活用によって億単位の利益を創出してきた登壇者が、データ基盤をこれから構築する方に向けて、費用対効果を最大化するための初期構築プロセスを紹介します。 ----------------------------------------------------------- 【PR】一緒に働きましょう！ https://kazaneya.com/kdec -----------------------------------------------------------
機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた - たくさん調べたことをまとめるブログ
機械学習をやるまえに スライドで「機械学習とは」を感じよう 必ずと言っていいほど紹介されてる動画 日本語なので聞きやすそうな動画 これだけは読んでおきたい初心者向けの本 実際に簡単なサンプルを試してみよう！（すぐできる！） なんで動いてるのか 機械学習にはたくさんの手法があることを知る スライドで「Deep learningとは」を感じよう 勉強のための 環境構築 をしよう 勉強のためのプログラムを書こう ライブラリごとの初歩記事 真似していろいろつくってみよう 最後に、なんだかすごそうな人の紹介 機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、同じ情報源を良いと言ってる人が多い印象でした。 それだけ実践的な情報が少ないのかもしれませんが。。 「この本、さっき読んだ記事でもおすすめしてたな。あれ、この記事もだ。」 なんてことが多々。 そこで、機械学習をやる前に情報を整理したいと思い、この
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
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