blog_posts_jp 2023/07/24 Blog Posts 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... 2022/08/012023/08/27 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... 2021/06/012023/08/21 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... 2021/03/012023/08/15 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。 2021/02/01 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。 2020/05/01 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。 2020/03/012023/07/21 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。 2019/05/01 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？ 2018/12/012023/09/16 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。 2018/11/01 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。 2018/10/01 フェルミ推定で覚えておくと便利な数字と例題集ノート この記事は筆者がフェルミ推定の練習をする上でまとめた数字や問題とその回答例を記録した記事です。 筆者は決して一流コンサルタントなどではありません（データサイエンティストです）ので、内容は参考程度にお願いします。 覚えておくと役立つ数字 日本... 2018/09/012023/09/29 文章ベクトルSCDVの実装例のご紹介 自然言語処理(NLP)分野で文章を数値表現に変換する手法は多岐にわたります。本記事では新しい手法の一つ、Soft Cosine Document Vector(SCDV)に焦点を当て、他の手法との比較を行います。 2018/09/01 さまざまなライブラリによる状態空間モデルの実装例のご紹介 状態空間モデルは時系列データの背後にある潜在的な状態を推定するための統計的手法です。今回は状態空間モデルの基本的な概念、Statsmodels、PyStan、PyMC、Edwardといった各種Pythonライブラリによる簡単な実装例をご紹介します。 2018/08/01 自動運転向け深層学習モデルの判断根拠を解析してみる 今回は、以下のNVIDIAの実験の記事にインスパイアされた取り組みになります。 上記の記事では、NVIDIAが提案した深層学習モデルPilotNetを使った実験が紹介されています。PilotNetは、自動運転車の運転判断をサポートするための... 2018/08/012023/08/22 TensorFlow Eager Executionのご紹介 GoogleがTensorFlow 1.5をリリースし、Define by RunモードでTensorFlowを実行できるEager Execution for TensorFlowが追加されました。実際に動かしてみた操作感をご共有します。 2018/07/01 ベイズモデルによる男子プロテニスの強さ分析のご紹介 ベイズモデルで男子プロテニスプレイヤーの強さをモデル化します。『棋士の強さのモデリング』をテニスに応用し実装例を通じて学習します。さらにモデルを時系列に拡張し、プレイヤーの強さの時系列のモデル化にも挑戦しました。 2018/06/01 ベイズ深層学習の実装例のご紹介 深層学習は強力な手法ですが、予測の確信度や不確実性を示すベイズ的なアウトプットを得ることは難しいです。今回は、Dropoutを使って推論を行うことが近似的にベイズ推論になっているという論文がありますので、それについて紹介します。 2018/05/01 インタラクティブなグラフを作るライブラリPlotlyのご紹介 Pythonにも様々なグラフ作成ライブラリがありユーザーは適宜状況により適切なライブラリを選択することが重要です。今回はインタラクティブなグラフを作成できるデータ可視化ライブラリPlotlyの特徴と基本的な使い方を紹介します。 2018/04/01 深層強化学習でシステムトレードしてみる 深層強化学習を応用してシステムトレードを行う実装について記します。深層強化学習の実装の勉強と、株式市場という予測困難なタスクに深層強化学習の力を借りることで効果的なトレード戦略を構築できるのか模索したく取り組んだ内容について記します。 2018/03/01 ベイズニューラルネットワークによる毒キノコ分類モデル実装例のご紹介 ベイズニューラルネットワークはベイズ推論の考え方を取り入れたニューラルネットワークです。ベイズ推論とベイズニューラルネットワークの基本的な概念を解説し、PythonのライブラリEdwardを用いた具体的な実装例をご紹介します。 2018/01/01 深層強化学習の実装例のご紹介 AlphaGoの成功により深層学習や強化学習への注目が高まっています。今回はDeepMindが提案したDQNの実装例を紹介します。強化学習とOpenAI Gymを解説し、その後DQNに焦点を当てます。さらにDQN以降の深層強化学習手法も紹介します。 2017/11/01 リアルタイム学習手法：オンライン機械学習の実装例のご紹介 オンライン機械学習は流れてくるデータをリアルタイムで学習する手法で、大量かつ頻繁に更新されるデータに有効です。オンライン機械学習モデル(Confidence Weighted Learning・Soft Confidence Weighted Learning)の実装例を紹介します。 2017/10/01 深層学習Attention Seq2Seqで対話モデルを実装してみる 深層学習の技術の発展によって自然言語処理界隈においても深層学習を活用する例が増えています。今回は機械翻訳や対話モデルなどで利用されるSeq2SeqやAttention Seq2Seq(Bi-directional)の実装を紹介します。 2017/09/01 さまざまなライブラリによる深層学習の実装例のご紹介 深層学習(ディープラーニング)は、近年急速に発展してきた技術の一つです。今回は、Chainer、PyTorch、TensorFlowといった深層学習の主要なフレームワークを使った簡単なCNNの実装のコードを紹介します。 2017/07/01 階層ベイズモデルによる地域別の傾向分析のご紹介 地域別データを理解し適切なモデルで分析することで、それぞれの地域の特徴を把握できます。日本政府による統計データサイトe-Statからデータを取得し、階層ベイズモデルを用いて地域別のデータ分析を行う方法について紹介します。 2017/03/01
