周回遅れでIT業界デビューしたエンジニアのブログ

就職氷河期にモロにぶち当たり、人生で混迷を極めた末にIT業界に安寧を見出そうとしているアラフォーのお勉強日記です。

AI・機械学習

kaggleメルカリコンペの表彰式イベントに参加してきました

2018/5/9(水)に表題のイベントに参加してきました。 kaggle関連の催しは初めてなのでワクワク。お話を聞きながらタイピングしてそのまま載せているので、多少間違っているところがあるかもしれません。あらかじめご容赦下さい。 メルカリコンペの趣旨 海外…

GW中の読書感想文。機械学習関連の本を5冊

こんにちは。 今年のGWは毎週の放送大学の勉強と育児と読書で終わりました。皆様はいかがお過ごしでしたでしょうか?どんな事が書いてあるかを知るために全体的にはさらっと目を通した程度ですが、GW期間中に読んだ本についてメモを残しておきたいと思います…

「仕事ではじめる機械学習」を読了しました。各章の要点と所感

こんにちは。少しずつ暖かくなってきましたね! 3月から新しい会社に移り、さっそく新しいプロジェクトに参画しています。私にとってはちょっと前の話になりますが、3月までの課題のひとつ、「仕事ではじめる機械学習」を読了しましたので、本のポイントや響…

データサイエンス・機械学習・競プロなど、ジャンル別読んでおきたい本のまとめ(2018年春)

いよいよ3月から新しい職場、新しい仕事です。楽しみ! おそらくしばらくバタバタしていると思うので、時間のあるうちにメモ&予定確認も含め自分用に読んでおきたい本をまとめました。 想定レベル courseraなどの動画で一通りは把握済み、知識を深めたい人 …

いま進めている勉強の途中経過をメモしておく

こんにちは。毎日ちょっとずつ勉強を進めているのですが、地道すぎて書くことがなくなりそうなので途中経過をメモしておきたいと思います。 数学 進めているのはこの本です。もう一度高校数学作者: 高橋一雄出版社/メーカー: 日本実業出版社発売日: 2009/07/…

SHIBUYA Synapse #2に参加して強化学習について聞いてきた話。まとめ。

なんとなく抽選に申し込んでおいたら当選したので、11月23日にDeNAさん主催の「SHIBUYA Synapse #2」に参加してきました。今回はお話を聞きながらメモ代わりにツイートもしたので、貼り付けつつ振り返ってみたいと思います。 強化学習って? 強化学習とは、…

Udacity「Intro to Machine Learning」を修了

無事に修了しました。 Sebastian先生、Katie先生、ありがとう! courseraのMachine Learningが終わってから、pythonを使った機械学習の実装の基本を押さえたくて始めたこのコース。scikit-learnを使って色々勉強させてもらえました。 やったこと Python2で実…

kaggleぐるぐる(4) 0.80382になった!次元削減は大事

やりましたー! ランキングに輝く0.80382の文字。 0.80超えの目標達成できてうれしい! 上位13%だそうです。※2017/11/28追記:なんとTop10%入りしました!参加者が増えた模様。 特徴量作りでやったこと Cabinの頭文字で判別してみた → あんまり効果が無かっ…

kaggleぐるぐる(3) 現在0.78947。titanicの研究

現在0.78947 10/14現在、スコアは0.78947。 2828位/8603チーム参加まで来ました。上位33%といったところ。↓コードはこんな感じ。 github.com ここからさらに上を目指したい! 先輩の手法に学ぼう ものすごく参考になるkernelがあったので、コードと解説を…

irisのデータをもとに可視化したり単回帰したり

機械学習界隈では超有名なiris(あやめ)のcsvデータを使って、可視化の練習をしました。GitHubはこちら。 https://github.com/sion-learning/Study/blob/master/iris_training/iris_visualize.ipynb参考にしたのは「データサイエンティスト養成読本 改訂2版…

kaggleぐるぐる(2) Titanic生存者問題にちょっとトライ

こんにちは。相変わらずUdacityのIntro to Machine Learningで勉強してます。 子供が小さいので朝5時半ぐらいに起きて7時半に奥さんが起きてくるまで勉強する日々です。折角勉強してるんだから、ちょっとは使ってみたいよね! ってことでちょこちょこkaggle…

Udacity「Intro to Machine Learning」で機械学習のおさらい

courseraで習った理論関係をpythonで実装していくために「基本的なことをおさらいしよう」編として始めました。オープニングでワイン傾けてるのは何なの???とか思いながら受講スタート。先生2人の掛け合いが中々アメリカンで、撮影場所も街中だったり車の…

kaggleぐるぐる(1) 入門の入門

せっかく機械学習の勉強をしたので、実際にデータ分析してみたい! ということで見つけたのがkaggleというサイト。やることは「与えられた問題とデータセットについて自分でコードを書いて分析して、正解率を上げよう!」 ……うん、シンプルです。 kaggleはこ…

機械学習関連で参考にしていた記事など

通勤中にスマホで読んで、何度も読み返したい記事は閉じずにそのままにしていたものの。そろそろ同時に開いているタブの数が尋常じゃなくなってきたので、ここらで一度整理です。 私が読み返した記事たち postd.cc プログラマがどのようにして機械学習を習得…

courseraのMachine LearningをPythonで復習。リンク集

というわけで、Octaveでの演習をPythonに置き換えて復習です。自分メモなので中の人の勉強が進むと加筆するかもしれません。 参考にさせていただいているサイト Qiita@nokomitchさんex1(線形回帰)ex2(ロジスティック回帰)ex3(ロジスティック回帰で手書…

courseraのMachine Learningを修了

ついにやりました。8月14日に修了しました。ありがとうAndrew先生! 受講した理由 私の場合いい年なので何か一点突破しないとキツイだろうなーと考え、旬の機械学習を試しに学んでみることにしました。ダメならJavaに戻ればいいので低リスク。もしうまく行け…