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@ssl_ds_sps
光半導体物理院生→外資コンサル(4年半)→データサイエンティスト(今ここ) JDLA E資格 kaggle Expert 3 silver 3 bronze
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    • 初心者がディープラーニング用の環境構築で気を付けるべき点
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      #プロローグ ディープラーニング実装歴3~4カ月ですが、ここまでにディープラーニング用の環境構築をするにあたって苦労したことを備忘も兼ねて、気を付ける点として共有したいと思います。Pythonを使って機械学習のアルゴリズムでデータ分析をしたことがあるけど、ディープラーニングに初めて手を出す、そして環境は自分で構築したいという方のご参考になればと思います。 私はKaggleのコンペに参戦する目的で...
      2019/08/26
    • これからデータサイエンティストを目指す人は要注意
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      # こんな方に読んでほしい - AI・データサイエンスに興味があり、これから関連分野に進みたい学生の方 - 今現在AI・データサイエンスと直接関係していないか、わずかに重なるぐらいの仕事をしていて、これからデータサイエンティストを目指したい方 すでにデータサイエンティストである方は当ページをスキップして頂くか、生暖かい目で見て頂けると嬉しいです。もちろん意見などありましたら是非お願いいたします!...
      2020/03/27
    • 特徴量選択のための予測力スコア Predictive Power Score
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      # 特徴量選択 この記事では、今年4月に公開されたPredictive Power Scoreという特徴量選択に活用できる指標と、それを実装したライブラリ[ppscore](https://github.com/8080labs/ppscore)を紹介します。 さて、予測モデルを作成する際に、使用する特徴量や説明変数を選ぶことを特徴量選択といい、 - 予測に無関係なデータのノイズを減らす - ...
      2020/05/31