ギークなエンジニアを目指す男

SIerが機械学習系の知識を蓄えようとするブログ

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機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】

本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名い…

GCI 社会人向け Data Science Online Course 6週目の感想

GCI

第3期社会人向け Data Science Online Courseコースの6週目を終えました。 今週学んだことをアウトプットしていきます。 記事を書くことが目的化しないように、要点だけまとめていこうと思います。(先週分の戒め) スケジュール 第1回(11/5) : Numpy、Sci…

GCI 社会人向け Data Science Online Course 5週目の感想

GCI

第3期社会人向け Data Science Online Courseコースの5週目を終えました。 今週学んだことをアウトプットしていきます。 スケジュール 第1回(11/5) : Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlibの基礎 第2回(11/12) :記述統計学と単回帰分析 第3回(11/19) :…

GCI 社会人向け Data Science Online Course 4週目の感想

第3期社会人向け Data Science Online Courseコースの4週目を終えました。 今週学んだことをアウトプットしていきます。 スケジュール 第1回(11/5): Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlibの基礎 第2回(11/12):記述統計学と単回帰分析 第3回(11/19):確率…

リーダブルコードを読了しました

おすすめ頂いたリーダブルコードを読了しました。 個人的に多くの知見を得ることができ、また、汎用的に利用できる知識が多くこれからのコーディングに少なからず影響を与えてくれる書籍でした。 今日はその中でも肝に命じておきたいこと、所感などまとめて…

GCI 社会人向け Data Science Online Course 2週目の感想

第3期社会人向け Data Science Online Courseコースの2週目を終えました。 今週学んだことをアウトプットしていきます。 スケジュール 第1回(11/5): Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlibの基礎 第2回(11/12):記述統計学と単回帰分析 ← Now!! 第3回(11/19…

GCI 社会人向け Data Science Online Course 1週目の感想

現在、11月5日より開講されました東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座の 第3期社会人向け Data Science Online Courseコースを受講しています。 そこでの所感や学びなどを書いてみようと思います。 現段階では1週間毎(課題が提出される頻度に合…

技術書典5に参加してきました in 池袋サンシャイン

10月8日(月)に技術書典に初めて参加してきました! 技術書典ってなに?って方はこちら techbookfest.org なぜ参加しようと思ったか 戦利品 参加してみて 次に参加するときに注意したい点 なぜ参加しようと思ったか ある日、Twitterで 技術書展 なるエンジ…

AI人材になるために、キカガクさんイベントに参加して得たもの

9月6日、キカガクさん主催のイベントに参加してきました。 AI人材になるためのアクションプランとは?~転職市場の実例からイメージを掴む~ kikagaku.connpass.com 転職エージェント(AI領域)の方のお話が聞けるイベントには今年2回目の参加でしたが、多く…

Kaggler-ja in-classコンペ途中経過 〜Fashion MNISTをkerasで〜

現在、7月9日より開催されているkaggler-jaというslackグループのin-classコンペに参加しています。 今日はその途中経過を報告したいと思います。 また、このモデルを構築するまでに試行錯誤したことなど、最後にまとめてありますので良ければご参考になさっ…

クラス分類のための線形モデル(ロジスティック回帰 / 線形サポートベクタマシン)

こんばんは。 今日はクラス分類に用いることができる線形モデルを紹介します。 (ロジスティック回帰がメインです) それぞれの線形モデルの境界線を表示してみる 正則化パラメータ:Cの変更 ロジスティック回帰とcancerデータセット p.s. 第100回 甲子園大…

Google Colaboratory内で画像やCSVファイルにアクセスしてみた

今日は新宿のもくもく会に参加しております。 Kaggle-jaのInClassコンペ CSV読み込みするぞー Kaggle-jaのInClassコンペ 来週の月曜日から、Kaggle-jaでInClassコンペが開催されます。 (主催者の方、準備など本当にありがとうございます) 課題は画像認識の…

線形回帰とリッジ回帰をPythonで比べてみた

本日は回帰で頻出の線形回帰とリッジ回帰についてです。 線形回帰とは リッジ回帰 L1正規化とか、L2正規化ってなんだよ スコアを比較してみる リッジ回帰のalpha値をいろいろ変更してみる 線形回帰とリッジ回帰の係数の大きさをプロットしてみる 線形回帰と…

k-最近傍法でアイリスのクラス分類問題を解く(python)

こんばんは。 本日は、機械学習の定番とも言える、アイリスの花のクラス分類問題をk-最近傍法を用いて解いてみようと思います。 実際、アイリスの花を分類したいというモチベーションがビジネス上役に立つかと問われると微妙ですが、学習だと割り切っていき…

Pythonで任意の値までの素数をすべて列挙してみる

こんばんは。 本日はPythonの演習ということで、素数列挙プログラムを作成しました。 ソース 解説 ソース 私が作成したソースです。 おそらくちゃんと動きます。 import math # 素数判定関数 def isPrime(num): # 2未満の数字は素数ではない if num < 2: ret…

データベーススペシャリストの合格発表がありました。

4月に受験したデータベーススペシャリストの合格発表がありました。 taxa-program.hatenablog.com 合格発表 受験勉強開始時点の自分の能力 午前試験対策 午後試験対策 勉強してみて(実務に生かせそうか) 合格発表 情報処理技術者では、WEBページへアクセス…

ゼロから作るDeepLearning 6章を学ぶ 〜重みの初期値について〜

前回の続きです。 推奨されている重みの初期値について、まとめます。 taxa-program.hatenablog.com 重みの初期値を0にすることの危険性 Xavierの初期値 ReLU関数の場合の重み初期値〜Heの初期値〜 まとめると 重みの初期値を0にすることの危険性 正確には、…

ゼロから作るDeepLearning 6章を学ぶ 〜学習のテクニック〜

本日は6章を学んでいきます。 この章では、ニューラルネットワークの学習においてキーとなっている 重みパラメータの更新方法 重みパラメータの初期値設定方法 の2点について重点的に学ぶことができました。 今回は重みパラメータの更新方法について、まとめ…

ゼロから作るDeepLearning 5章を学ぶ 〜誤差逆伝播法〜

本日から5章に入りました。 余談ですが、現在仕事の関係で、電車で1時間ほどかかる場所へよく出張に行っています。 普段の通勤は電車に乗る時間が15分ほどなため、ゆっくり読書などはできないのですが(もちろん、時間だけが原因でなく、混雑しているのも原…

ゼロから作るDeepLearning 4章を学ぶ その3 ニューラルネットワーク構築編

前回に引き続き、4章で学んだことを残しておきます。 今回は、MNISTデータセットを使用して、手書き数字を学習するニューラルネットワークを構築してみます。 前回までの記事はこちら taxa-program.hatenablog.com taxa-program.hatenablog.com 2層ニューラ…

ゼロから作るDeepLearning 4章を学ぶ その2

前回に引き続き、4章で学んだことを残しておきます。 前回記事 taxa-program.hatenablog.com ニューラルネットワークでの勾配 ニューラルネットワークの学習手順を復習 ニューラルネットワークでの勾配 ニューラルネットワークでも勾配を求める必要がありま…

ゼロから作るDeepLearning 4章を学ぶ その1

前回までの学んだことはこちら taxa-program.hatenablog.com taxa-program.hatenablog.com ミニバッチ学習 1に微分、2に微分、3に(ry 微分の復習 勾配 勾配法 参考サイト ミニバッチ学習 機械学習は、膨大がデータセットがないと行うことはできません。 しか…

ニューラルネットワークの構築 〜活性化関数と実際の構築〜

前回の続きです。 本日はconnpassで募集していた新宿のもくもく会で勉強しています。 集中できて素晴らしい。(主催者の方、ありがとうございます) また参加しようと思います。(コーヒーとお菓子食べれるし。笑) 前回記事はこちら taxa-program.hatenablo…

ニューラルネットワークの構築 〜活性化関数について〜

書籍で学んだことのメモ。 誰の役にも立たず、ただ自分の為だけの記事になる予感がします。 パーセプトロンとニューラルネットワーク シグモイド関数 ステップ関数とシグモイド関数の違い 簡単なニューラルネットワークの構築 実践的なニューラルネットワー…

Pythonで決定木とRandomForestを比較してみる。その2(タイタニック生存者予測)

本日はタイタニック生存者予測をRandomForestを用いて行なってみたいと思います。 決定木で行なった記事はこちら taxa-program.hatenablog.com コード Kaggleに提出してみる コード モデルを使用するまでの部分は前回と一緒です import pandas as pd import …

Pythonで決定木とRandomForestを比較してみる。その1(タイタニック生存者予測)

今回は、Kaggle初心者向けに公開されているデータセットを使って「タイタニックの生存者予測」をPythonを使って行います。 データセットは下記Kaggleサイトからダウンロードをお願いします。 https://www.kaggle.com/c/titanic/data データを傍観してみる デ…

重回帰分析を行なってみたことのまとめ。その2(Python)

前回に引き続き、重回帰分析を行なっていきます。 今回は実際にモデルを作成し、そのモデルを使って訓練→検証をおこないます。 前回記事はこちら taxa-program.hatenablog.com モデルの構築と検証 訓練データと検証データに分割 家賃の予測 学習して感じたこ…

KaggleにJOINしました。

最近、機械学習のことをWEBで調べることが多くなりましたが、その中で「Kaggle」というキーワードがちらほらあったので、本格的に調べてみました。 Kaggleとは 以下、引用です。 まず呼び方ですが、Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着…

重回帰分析を行なってみたことのまとめ。その1(Python)

今回は重回帰分析で得た知識をつらつら書いていこうと思う。 私、機械学習初心者のため「何言ってんだこいつ」という箇所があるかもしれないが、そこはスルーせずにコメントいただけるととても嬉しい。 今回は賃貸データから家賃を導きだす、ということをモ…

Gitの仕組みを勉強してみた

Git

Gitについて詳しく知ろうと、勉強してみたことの備忘録です。 Gitの記録方法 Gitの概要 Gitのデータについて Gitの記録方法 Gitはデータをスナップショットとして記録しています。 差分保存だと、マージやブランチする際に結構な時間がかかってしまうようで…