天候・気温予測サービス "OpenWeather" のAPIを活用する
「Python2年生 スクレイピングのしくみ」という本にOpenWeatherという天候・気温予測サービスの使い方が紹介されていたので紹介します。 豪雨災害・台風災害の対策に役立てたり、植え付け...
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機械学習の効率化 #03、ベイズ最適化によるハイパーパラメータチューニング
機械学習のプロセスを効率化・合理化して精度を上げるためのコードを書くのを迅速に行いたい、ということで従来の分析プロセスとコードの書き方を見直してみることにしました。前回に引き続き「Kaggleで...
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機械学習の効率化 #02、特徴量エンジニアリングとラッパー法による精度向上
機械学習のプロセスを効率化・合理化して精度を上げるためのコードを書くのを迅速に行いたい、ということで従来の分析プロセスとコードの書き方を見直してみることにしました。前回に引き続き「Kaggleで...
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Power Platform業務コンサルタントアソシエイト、学習記録 #01（PPの基礎知識）
仕事でデータ分析や機械学習以外にも大規模なシステム開発に対応できるようにしたい、ということでMicrosoft認定資格の「Power Platform業務コンサルタントアソシエイト」取得に向けた...
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機械学習の効率化 #01、LightGBMとLazyPredictでベースライン作成
機械学習のプロセスを効率化・合理化して精度を上げるためのコードを書くのを迅速に行いたい、ということで従来の分析プロセスとコードの書き方を見直してみることにしました。今回は「Kaggleで磨く機械...
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マナビDX - 「セキュリティマネジメント」
デジタル推進人材育成プログラム「マナビDX Quest」での学習が進みました。今回は「セキュリティマネジメント」でサイバー攻撃対策に関してベンダーが順守するべき法と実際に対策するべき例について学...
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マナビDX - 「AI関連法律講座」
デジタル推進人材育成プログラム「マナビDX Quest」での学習が進みました。今回は「AI関連法律講座」で機械学習にまつわるベンダーが順守するべき法律について学びました。内容は西村あさひ法律事務...
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マナビDX - 「AIソフトウェア開発」
デジタル推進人材育成プログラム「マナビDX Quest」での学習が進みました。今回は「AIソフトウェア開発」で機械学習の性質を活かした段階的探索型開発というソフトウェア開発の手法を学びました。 ...
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マナビDX - 「AIプロジェクトテーマ選定」
デジタル推進人材育成プログラム「マナビDX Quest」での学習が進みました。今回はAIプロジェクトの成功確率を高めるためのテーマ選定に関する考え方を学びました。 AIプロジェクトの成功率を高め...
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LazyPredictで一気に分類・回帰モデルの精度を検証する
機械学習をする際に便利なLazyPredictを導入してみました。 SKLearn・LightGBMモデルの精度・評価指標とテストデータの予測値を一挙に検討できるので非常に便利です。自分用に分類...
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Streamlit ＋HuggingFace SpaceでWEBアプリケーションをデプロイする
Hugging FaceでStreamlitのSpaceを作成すると簡単にみんなで使える便利なアプリが作れることが分かったのでこれから活用してみることにしました。 デプロイまでに学習したことを自...
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マナビDX - 「AI入門」
マナビDXの学習目標 会社の研修でデジタル推進人材育成プログラム 「マナビDX Quest」 での学習を始めました。機械学習エンジニア・WEBエンジニアとして成長するほか、マナビDXで学習できる...
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「Git 基本の使い方33」 - "Git言語"が完全に理解できた
WEBアプリケーション開発のためGit・Sourcetreeを学んだのですが、非常に便利なツールだということが分かったので主な有用性と使い方・一見難解な"Git言語"について簡潔に学習してみまし...
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これまでに挑戦したKaggleコンペ + 参考書籍
これまでに挑戦したKaggleコンペと予測に使ったモデル・精度向上に役立った手法や参考書書籍を挙げてみることにしました。随時更新します。 Titanic - Machine Learning f...
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エンジニア・データアナリストが取り組むべき日本国の課題
これからの現代の日本や資本主義社会の課題に取り組むためにデータ分析や機械学習を活用できないだろうかと会社で話題となったので、具体的に 「日本国全体、およびこれからの日本の国民・住民の課題や障害は...
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Pandas + Seaborn - 統計・ペアプロットを使ったデータラングリング
PandasやSeabornを使ってデータ分析に取り組む際、どのようなことをするべきか・どの値をチェックするべきなのかを私なりにセオリー化してみましたので紹介します。「Python2年生 データ...
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「Python2年生 スクレイピングのしくみ」、職業倫理とクローリング・スクレイピング
「Python2年生 スクレイピングのしくみ」という本で標準ライブラリーのrequest・BeautifulSoupを使ったWEBスクレイピングについて学習してます。今回はクローリング・スクレイ...
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Python・R学習を始めたい人のためのツール・開発環境一覧
企業でデータアナリスト向けの研修を受けられることになったので再びPython・Rの学習を再開しました。今回はまずデータ分析に必要な開発環境・ツールを簡単に紹介しておきます。 Python Pyt...
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「専門用語を使わない「AI/人工知能」ビジネス活用講座」、学習記録
Python3 エンジニア認定データ分析試験の模試結果があまり振るわなかったので、より難易度の低い資格とシステムエンジニアに要求される知識を改めて学習し直してみることにしました。今回はコードはほ...
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Python - ScikitLearnの学習 ( 決定木、ランダムフォレスト法 )
Odyssey CBTのPython3 エンジニア認定データ分析試験の学習を始めました。今回はScikitLearnで決定木・ランダムフォレスト法を使った機械学習について学びました。 決定木の基...
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