TensorFlowのAPI，tf.dataとtf.estimatorの緩い関係を考察する
オープンソースのライブラリ利用者はわがままである．あまり更新のアクティビティが少ないと「大丈夫か？」と心配になるし，多すぎると「変化が激しくてついていけない」という嘆きが多くなる．TensorF...
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RIP Theano - 開発中止のアナウンスを受けて
Deep Learning Framework の先駆け，"Theano" の開発中止が発表されました． MILA and the future of Theano Dear users and...
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TensorFlow upgrade時 (to 1.3) の注意点
（ nvidia-dockerの利点について [追記] (http://qiita.com/TomokIshii/items/0cf8bbf64be2823a82a8#%E8%BF%BD%E8%...
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LightGBM ハンズオン - もう一つのGradient Boostingライブラリ
はじめに 機械学習コンペサイト"Kaggle"にて話題に上がるLightGBMであるが，Microsoftが関わるGradient Boostingライブラリの一つである．Gradient Bo...
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XGBoost/LightGBM のGPUサポート状況調査とベンチマーク
（Microsoft Blog記事に関して，追記 しました．） Deep Learning計算では大活躍するGPU (Graphics Processing Unit) ですが，勾配ブースティン...
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TensorFlow tips - LasagneのNINLayerを移植
はじめに （非常にニッチな内容で恐縮ですが．） Theano + Lasagne で書かれていた，とあるGAN(Generative Adversarial Networks)コードをTenso...
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ChainerとPyTorchのコードを比較する - 線形回帰編
最近，Deep Learning Frameworkのリリースが続いている．私は，普段は TensorFlow を使うことが多いのだが，Blog記事やGitHubの情報について，Chainerや...
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初めてのTensorFlow - イントロダクションとしての線形回帰
（追記: 改訂版の記事を投稿しました - http://qiita.com/TomokIshii/items/0a7041ad337f68f71286 ） 先週(2015/11/9)，Deep ...
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初めてのTensorFlow（改訂版）- 線形回帰とロジスティック回帰
以前書いた記事 初めてのTensorFlow - イントロダクションとしての線形回帰 は，TensorFlow が公開された直後のタイミングに執筆したこともあり，私の記事の中でも"いいね"をつけ...
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時系列データ分析の処理でやってはいけないこと（反省を含めて）
（追記1）用語（"in-sample", "out-of-sample")の使い方が不適切との指摘をいただきました．本記事の後半部にこの点，追記いたしました． （追記2）を後半部に加えました． ...
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生成モデルで語られる Kullback-Leibler を理解する
はじめに 最近，VAE(Variational Autoencoder)やGAN(Generative Adversarial Networks)等のモデルを学んでいますが，これら生成モデルの話...
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回帰モデルの比較 - ARMA vs. Random Forest Regression
（追記） 本記事後半部，Random Rorest Regression に関する訂正記事を投稿しました．こちらも参照ください．時系列データ分析の処理でやってはいけないこと（反省を含めて） Py...
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過渡期にあるTensorFlowとKerasの関係を調べる
（ 変数名コントロールの違い について追記しました．） はじめに TensorFlow Dev Summitなどで情報がリリースされていますが，TensorFlowとKerasの統合が進められて...
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ランダムフォレスト系ツールで特徴量の重要度を測る
はじめに 複数の特徴量を含むデータセットを分析する際，ランダムフォレストに代表される決定木ベースのアンサンブル分析器では，特徴量の重要度を算出することができます．これまで，私はブラックボックスと...
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TensorFlowの増大するAPIについて少し考えてみた
イントロ ついに TensorFlow Dev SummitにてTensorFLow 1.0 がアナウンスされた．Graph コンパイラ XLA の試験リリースの話題もあるが，個人的には，Ten...
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TensorFlow の名前空間を理解して共有変数を使いこなす
イントロ これは、TensorFlow Advent Calendar 2016 の9日目の記事です． 2015年の11月に公開されたTensorFlowですが，公開当初から「名前空間」の機能が...
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Coursera Machine Learningの教材に沿って協調フィルタリングを学ぶ
はじめに 推薦システムに用いられる協調フィルタリングは，機械学習の一つの応用例であるが，単純な「教師あり学習」のパターンと少し異なるところがある．文献，Internet情報を少しあたってみたが，...
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PandasのCategorical関係を調べてみた～慣れれば便利（と思う）
データ分析を支援する"pandas"だが，先日(2016/10/2) ver．0.19.0(stable) がリリースされた．いくつかの新機能の中に，Categorical データを走査（パース...
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Rのdo.call()はクラシカルな高次関数か？使い方を学ぶ
Kaggleの参加者コードを紹介するKaggle kernelsを見ていると do.call() を多用するRコードを見かけた．do.call() はほとんど初見だったので調べてみたところ，割と...
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データ欠損の状況を把握する - Python vs. R
はじめに データ分析でデータを与えられて最初に行うこととして，概略の内容把握がある．データを表の形にして，特徴量は何か，データのタイプは何かを理解しようとする．これと同時に行う作業が，欠損値につ...
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