2019-01-01から1ヶ月間の記事一覧
下記の記事でシステム設計について記述した内容に対し、言語選択についてご質問いただきましたので、こちらの記事で回答させていただければと思います。 ◆ Question 質問内容としては、冒頭部で『RではなくPythonを用いています』としたことに対して、 Rの問…
DeepLearning系の研究を中心に論文の読解メモをまとめていきます。エポックになった有名どころの論文を精読し、所感などをまとめられればと思います。（必要以上に固く書きたくなく90%〜95%程度の確信度で書きますので、もし間違いなどがあれば気軽にご指摘…
『数学って難しそう』ってよく聞きますが、確かに数式だけ追ってると難しく感じる時もあるかもしれません。ですが、ちょっと視点を変えてみるだけで新しい洞察が得られる時があります。この直感的な感覚をわかっていただければということで、一見難しそうな…
ライブラリの使い方を中心に取り扱った記事は深い考察になりづらいのであまり書きたくないのですが、DeepLearning系は仕様の変化が早過ぎるので、DeepLearningの実装に関しては諸々のドキュメントのまとめを備忘録も兼ねてシリーズ化していければと考えてい…
1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容、#3では5,10章の内容を取り扱いました。 #4では、6,7,8章の内容をベースに関数で規則を構成する方法について取り扱えればと思います。以下、目次になります。 1. 6章内容（線形識別関数）1.1 線形識別関数の定義(…
ビジネス本の名著とされているドラッカーですが、非常に良い本な反面、抽象的で読み解きにくいところもあるので読み解いた内容を元に諸々解説をまとめておければと思います。エッセンシャル版を前提に読み解く上での参考になればということでまとめさせてい…
#1ではAI系のプロジェクトの立ち上げにあたって、マネジメントにあたって最低限知っておきたい基礎知識についてまとめました。 #2ではビジネス目線からの視点ということで、プロジェクトの問題定義の仕方やスモールスタートでの実践方法、チームの組み方やプ…
ビジネス層向けのセミナーのご依頼をいただいたのですが、最後に類似のセミナーを実施したのが半年以上前でちょっと色々と忘れてしまったので情報をまとめておければと思います。戦略論などは得意なんですが、結構感覚的な理解で言語化していないことが多い…
『数学って難しそう』ってよく聞きますが、確かに数式だけ追ってると難しく感じる時もあるかもしれません。ですが、ちょっと視点を変えてみるだけで新しい洞察が得られる時があります。 この直感的な感覚をわかっていただければということで、一見難しそうな…
DeepLearning系の研究を中心に論文の読解メモをまとめていきます。エポックになった有名どころの論文を精読し、所感などをまとめられればと思います。（必要以上に固く書きたくなく90%〜95%程度の確信度で書きますので、もし間違いなどがあれば気軽にご指摘…
#1では1章〜2章の内容、#2では3章〜4章の内容を取り扱いました。 #3では5章,10章の内容をベースに距離を用いた識別規則の構築について取り扱えればと思います。以下、目次になります。 1. 5章内容（k最近傍法; kNN法）1.1 最近傍法とボロノイ境界(5.1)1.2 kN…
#1では、機械学習の概要ということで、1章〜2章の内容を取り扱いました。 #2では3章〜4章の内容をベースにベイズの識別規則や確率モデルについて取り扱えればと思います。以下、目次になります。 1. 3章内容（ベイズの識別規則）1.1 ベイズの識別規則(3.1)1.…
ビジネス本の名著とされているドラッカーですが、非常に良い本な反面、抽象的で読み解きにくいところもあるので読み解いた内容を元に諸々解説をまとめておければと思います。エッセンシャル版を前提に読み解く上での参考になればということでまとめさせてい…
機械学習の入門書としてですが、PRMLは少々ごつい本なので、『はじめてのパターン認識』はそこまで分量も多くなくざっと読むには良いのではと思います。レベル感としても理工系の大学3,4年向けくらいでそこまでハードルも高くないです。とはいえ細部の記述が…
#4では4章の線形識別モデルについて取り扱いました。 #5では5章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）5章のニューラルネットワークは近年DeepLearningの台頭で多くの…
#3では3章の線形回帰モデルについて取り扱いました。 #4では4章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）4章の線形識別モデルはクラス分類などにつながる考え方です。以…
数百名単位でPython環境構築周りのサポートを行ったのですが類似のケースも多いため、同様の問題で困っている方の解決に役立てられればということでトラブルシューティングとその解決についてまとめていきます。（ケーススタディ的にまとめられればと思うの…
#2では確率分布について取り扱いました。 #3では3章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）3章の線形回帰モデルは多くの機械学習や統計モデリングのベースとなる非常…
#2ではscikit-learnについて取り扱いました。色々と他のライブラリを確認する方が面白いと思いますので、#3ではDjangoについて取り扱っていきます。 以下目次になります。 1. Pythonの実装の読み方の補足2. MTVフレームワークについて3. Model周りの実装4. m…
ビジネス本の名著とされているドラッカーですが、非常に良い本な反面、抽象的で読み解きにくいところもあるので読み解いた内容を元に諸々解説をまとめておければと思います。エッセンシャル版を前提に読み解く上での参考になればということでまとめさせてい…
#1ではGLMの話について取り扱いました。 モデル構築の大枠の話はできたと思うので、#2では計算方法についてまとめておきたいと思います。『データ解析のための統計モデリング入門』ではGLMの発展としてGLMM(一般化線形混合モデル)を考え、解析的にテクニカル…
#1では上巻の内容の俯瞰と序論として1章の情報をまとめました。 #2では2章の読解メモをまとめていければと思います。（7~8割の理解を目標においた読解にあたってのメモなので、要旨を掴みたい方向けです）以下目次になります。 1. 2章の内容に関して概要2. …
ビジネス本の名著とされているドラッカーですが、非常に良い本な反面、抽象的で読み解きにくいところもあるので読み解いた内容を元に諸々解説をまとめておければと思います。エッセンシャル版を前提に読み解く上での参考になればということでまとめさせてい…
