Bayesian statistics 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。
Python
Bayesian statistics 
Bayesian statistics 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。
Python 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。
Deep learning 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。
Bayesian statistics 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。
Deep learning 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。
Machine learning 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。
Deep learning 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。
Deep learning 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。
Bayesian statistics 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。