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スキルアップAI公式キャラ「みきてぃ」🧠 文系出身の私がAI(機械学習)、統計、データサイエンスに関する学びをシェア✍|G検定|学んだことから役立つTipsや最新トレンド情報|ぜひ仲良くしてください!リプしてくれると喜びます😊
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0. はじめに昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習(ディープラーニング, Deep Learning) への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い…
統計数理研究所は「統計思考力を備えたT型人材育成による融合研究の推進」を掲げています。 その実現のために作られた組織が統計思考院です。 本チャンネルでは統計思考院で実施した講座・イベント等の動画の一部を公開します。 統計数理研究所Link(https://www.ism.ac.jp/) 統計数理研究所 統計思考院Link(https://www.ism.ac.jp/shikoin/index...
データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編). Contribute to The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess development by creating an account on GitHub.
はじめにこんにちは。Yuki | Kagglerです! 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいの…
■イベント :第54回情報科学若手の会 https://wakate.connpass.com/event/222829/ ■登壇概要 タイトル:Pythonを用いたPDFデータからの情報抽出 / Extraction data from PDF using Python 発表者: 技術…
「○○100本ノックとは」? プログラミング関係のエクササイズ集・Tips集的なものです。ちょっとしたテクニックや、基礎がまとまっているので解いてみると練習になります。 最初にやるのは退屈かもし…
統計検定準1級の取得向けに整理したチートシートです。参考としたのは下記の統計検定実践ワークブックです(著者は基本この本を繰り返し学習して準1級に合格(&優秀成績賞を獲得)しました)。 このチー…
ChatGPTを使ってデータサイエンティストの生産性を爆上げする活用術をまとめました!また、データサイエンティストがChatGPTを活用するための記事をまとめているので、こちらもぜひ参考にしてみて…
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。https://qiita.com/…
事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ^1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。Kaggleでは2019年に「PetFi…
Discovery DataScience Meet up (DsDS) #1での登壇資料です。 ・なぜ自分がKaggleをしているのか ・普段Kagglerが多くいる職場で働いていく上で感じたこと ・Kaggleが実際どういう点で役に立つのか などを個人的な観点で話しました。 初級者・中級者向けの内容です。
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティスこちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『 Good and Bad Practices of Coding in …
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説した…
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all - microsoft/ML-For-Beginners
AWS 日本語ハンズオンを一覧としてまとめたウェブサイトです。AWS サービスや機能を、実際に触ってみて学習を進められます。
今まで僕がデータサイエンス関連で勉強してきて実際にやった&良いと聞いた、優良教材や無料の教材をまとめました。 今後もどんどん更新していきますので、保存してご活用ください! こちらの記事はもともとQiitaにあったものをNoteに移行したものになります。 優良データサイエンス関連教材をたっくさんまとめてみた【僕の学習記録】 - Qiita 今まで僕がデータサイエンス関連で勉強してきて、良かった...
昨年、株式会社松尾研究所(東京大学松尾研とビジョンを共有)に転職しました。現在は技術顧問の松尾先生のもと、AI系のビジネス活用に向けた基礎研究寄りの業務に従事しています(リサーチャー職)。本記事…
Googleで「KAGGLE」で検索し1ページ目(公式、Wikipedia除く)上記の方々の推奨本2票(naotaka1128、カレーちゃん)[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人…
コンピュータシステムを利用した情報サービスの知識はあらゆる分野で求められている。 本講義では、情報サービスの提供に必要な知識・スキルに加えてそれらの獲得方法を学ぶ。 具体的には、Web サービスの提供を想定し、その実現に必要な知識・技術を解説する。 併せて、具体的なサービス構築を通じ知識・技術の活用に加え、それらの獲得方法を実践的に体得する。 課題発表の時間に学生が設計・構築したサービスのデ...
統計の学習をすると、難しい数式が出てきて躓くことも多々あると思います(経験談)。「入門」とつくタイトルの本であっても、数学当然知っているよ人間が書いていて、全然理解できないことが多いハズ。筆者もそ…
以前に、【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知の記事を書きましたが、主に「画像」を対象とした内容でした。今回は、その記事で有効だった深層距離学習を「時系列データ」に適用して異常検知を行い…
Information2024/1/8:pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線…
ディープラーニングの仕組みを理解するための一番のポイントは「損失関数」と「勾配降下法」の考え方です。本講演では、線形回帰モデルを題材に、この2つの考え方についてPythonのコーディングも含めた形で説明します。講演者の著作「最短コースでわかるディープラーニングの数学」からエッセンスをお届けします。
統計数理研究所は「統計思考力を備えたT型人材育成による融合研究の推進」を掲げています。 その実現のために作られた組織が統計思考院です。 本チャンネルでは統計思考院で実施した講座・イベント等の���画の一部を公開します。 統計数理研究所Link(https://www.ism.ac.jp/) 統計数理研究所 統計思考院Link(https://www.ism.ac.jp/shikoin/index...