Uncategorized 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... 2018/09/01 Uncategorized
Machine learning 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 Machine learningNatural Language ProcessingPython
Bayesian statistics 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 Bayesian statisticsMachine learningPythonStan
Computer vision 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... 2018/08/01 Computer visionDeep learningPython
Deep learning 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 Deep learningMachine learningPython
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。 2018/06/01 Bayesian statisticsMachine learningPythonStan
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。 2018/05/01 Bayesian statisticsDeep learningMachine learningPython
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。 2018/04/01 Python
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。 2018/03/01 Deep learningMachine learningPython
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。 2018/01/01 Bayesian statisticsMachine learningPython