GCPメインサービスまとめノート
本記事の注意事項: コンピューティング・コンテナ Google Compute Engine(GCE) https://cloud.google.com/compute?hl=ja Google Compute Engi […]
本記事の注意事項: コンピューティング・コンテナ Google Compute Engine(GCE) https://cloud.google.com/compute?hl=ja Google Compute Engi […]
本記事の注意事項: コンピューティング・コンテナ Azure Virtual Machines https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/virtual-machines/ A
本記事の注意事項: コンピューティング・コンテナ Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) https://aws.amazon.com/jp/ec2/?did=ap_card&a
世の中がデータ駆動の時代に突入し、一切の情報がデジタル化されていく中で、私たちは日々膨大な量のデータと向き合っています。その結果、データから意味ある情報を引き出し、より良い意思決定を行うために数理最適化がますます重要なツ
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 続きを読む »
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染者数が日々急速に増えています。こういった感染症流行の状況変化に対して一歩でも先に対策を講じるために、今後の流行の流れを予測することはとても重要です。 そのためのツールとして、今
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 続きを読む »
深層学習は特にCV分野で優れたパフォーマンスを実現する可能性があります。しかしそれらは直感的でなく、理解可能なコンポーネントへの分解も難しいため、解釈可能性が低くなりがちです。そのため近年では、深層学習モデルが、画像のど
深層学習の解釈手法Grad-CAM/Grad-CAM++/Score-CAMのご紹介 続きを読む »
機械学習の進化は、私たちの生活に大きな影響を与えてきました。 しかし、複雑なモデルを扱う場合、その予測の仕組みを理解することは困難なことがあります。そこで、解釈可能性(Interpretablity)の重要性がますます高
本記事では、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。 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
Kaggleデータセットを眺めていたとき、プロテニスの各プレイヤー各試合ごとのファースト・セカンドサービスでの取得ポイントや、リターン時取得できたポイントなど、詳細な結果が記録されているデータセットを見つけました。 テニ
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 続きを読む »
機械学習の技術は、ビジネスや意思決定プロセスにおいてますます重要性を増しています。 しかし、意思決定者にとって重要なのは、機械学習モデルがどのくらい精度が高いのかとかSOTAなのかとかではなく、実際の意味で役立つかという