機械学習

昨年度末におこなわれたM5コンペ(米国内におけるウォルマート購買予測)での下記の解法を拝読
下記スライドとコードがシッカリ上がっていたので非常に勉強になった

全部を見て書き下すのは時間が無いので、忘れそう＋自分にと ...

実装を少し端折る

前回に引き続き、今回は実装視点でみてみる
Kaggleにいい感じにシンプルな実装をみつけたので、それを参考にします。
後述のとおり、若干掛けている部分があるので、そこだけピックアップします

TabNetとの出会い

TabNetは年末にKaggleで出現した手法で、Tableデータに対して有効なDNN モデルだそうです。
画像・音声認識などには疎く、時系列などにフォーカスしている身としては、抑えておきたい内容 ...

TPUって何？

見ていると気になることはいっぱいある
上げればキリがないものだが、昔のメモをさグッたらTPUという文字が出てきたのでこの際に調べておこう。

Tensor Processing Unit

最も事細かにかか ...

強化学習を少しかじる

強化学習そういえばやったことないなと思ったので、少しだけかじってみる。
理論的な部分については、作りながら覚える＋わざわざ記事にする必要ないので、、、

とはいえ、巷に転がっているのは振り子が落と ...

第13章 データサイエンスとビジネス戦略　データ分析的思考
そもそも受け入れてくれる・評価してくれるためには、理解のある経営陣の存在が必要
十分な投資への理解(設備・人材)
データサイエンスによる競合優位
独 ...

第11章　分析思考（１）寄付金の最大化に関する問題期待値フレームワークをかんがえるビシネス上の問題を考える集積した寄付金を最大化するのか
寄付したor寄付していないを判断するのか
コストを考慮するのか
導かれる最も ...

第９章　エビデンスと確率いろいろ書いているが、条件付き確率については省略。流石に常識
ベイズの法則あるエビデンスE（事象）→ある仮説Hが成り立つ事象E:赤い湿疹がでる→H:はしかである
ベイズ的推論ベイジアンネッ

第７章　意思決定のための分析思考データ分析の解析結果を現場に活かせきれていない問題データ収集にかかる費用、体制がない。そもそも上層部が理解できていない
そんな問題を解決・軽減するためにも、ある程度共通した物の見方が必要。