Cloud Service GCPメインサービスまとめノート
本記事の注意事項:本記事は、筆者のGCPに関する勉強の内容をまとめたものです。一部、筆者の理解不足により誤った内容が記載されている可能性があります。参考にしていただく際には必ず公式ページも併せてご参照ください。コンピューティング・コンテナG...
Eiji Ito
Cloud Service 
Cloud Service Azureメインサービスまとめノート
本記事の注意事項:本記事は、筆者のAzureに関する勉強の内容をまとめたものです。一部、筆者の理解不足により誤った内容が記載されている可能性があります。参考にしていただく際には必ず公式ページも併せてご参照ください。コンピューティング・コンテ...
Cloud Service AWSメインサービスまとめノート
本記事の注意事項:本記事は、筆者のAWSに関する勉強の内容をまとめたものです。一部、筆者の理解不足により誤った内容が記載されている可能性があります。参考にしていただく際には必ず公式ページも併せてご参照ください。コンピューティング・コンテナA...
Deep learning 数理最適化の方法と深層強化学習によるアプローチのご紹介
数理最適化が意思決定の重要なツールとなっています。この記事では、PythonのPuLPライブラリを用いた巡回セールスマン問題と運搬経路問題の解法、そして深層強化学習を活用したアプローチについて紹介します。
Bayesian statistics SIRベイズモデルで新型コロナウイルス感染の収束を予測してみる
新型コロナウイルスの感染者数予測に挑戦してみました。SIRモデルの解説とそのPython実装を紹介します。感染症の流行が拡大し収束する様子を表すSIRモデルを用い、最尤推定とベイズ推定の手法による感染者数予測の実践方法をご紹介します。
Computer vision 深層学習の解釈手法Grad-CAM/Grad-CAM++/Score-CAMのご紹介
深層学習はCV分野で高性能を発揮するものの解釈可能性が低いです。そこで、予測の判断根拠を可視化する手法Grad-CAM、Grad-CAM++、Score-CAMの各手法を紹介し、TensorFlow/Kerasで実装し比較します。
Machine learning 機械学習の解釈手法SHAPのご紹介
機械学習モデルの予測の解釈は難しく、その中でも解釈手法SHAPが注目されています。SHAPはモデルの予測を特徴量ごとに貢献度評価し解釈可能性を提供します。本記事ではSHAPの基本的な考え方と実装について記します。
Uncategorized 統計検定準1級/2級の試験対策について
筆者が実際に統計検定を受けた上で行った試験対策について記します。参考にした書籍や、どの程度まで理解しておいたのか、問題ごとの対策などをまとめています。統計検定準1級 統計検定2級 参考書籍 どのくらいまで理解すれば良いのか？
Machine learning 因子分析によるテニスのサーブ・リターン力の定量分析のご紹介
各テニスプレイヤーにはサーブが得意な選手やリターンが得意な選手がいますが、果たしてそれは数値的にどのくらい強いのでしょうか。今回はプロテニスの試合結果データから、因子分析で各プレイヤーのサーブ力やリターン力を推定し定量化する試みをご紹介します。
Machine learning カード不正利用予測モデルの実装例のご紹介
意思決定者にとって機械学習モデルがどのくらい利益やコストのインパクト目線で意味があるのかといった点は重要です。クレジットカードの不正利用を予測するモデルを題材として、損益行列でインパクト目線で機械学習モデルを評価する流れに焦点を当ててみます。