この記事は
「Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう」
テーマの応援記事です。
Qiita API v2を利用させていただいて、「Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう」に参加しているとおもわれる記事を収拾します。
あつまった記事群（データ）にあれこれしてみます。
- LGTM数順に記事を並べます
- 投稿者ごとの記事数を集計します
- 投稿者ごとのLGTM数を集計します
- tagごとの記事数を集計します
- tagごとのLGTM数を集計します
「参加ボタン」を押すのをお忘れなく!!!
Qiita Engineer Festa 2022を微力でなおかつ僭越ながら盛り上げたいとおもっています
総件数
16件 
LGTM数 
投稿者ごとの記事数とLGTM数
| No | user | count | LGTM |
|---|---|---|---|
| 1 | @tmiyata25 | 3 | 22 |
| 2 | @ryoma-nagata | 3 | 16 |
| 3 | @ShuntaIto | 2 | 7 |
| 4 | @aical | 2 | 6 |
| 5 | @ryokita | 1 | 14 |
| 6 | @hide6974 | 1 | 5 |
| 7 | @torifukukaiou | 1 | 5 |
| 8 | @mochan_tk | 1 | 4 |
| 9 | @kexi | 1 | 3 |
| 10 | @kaizen_nagoya | 1 | 0 |
投稿者ごとのLGTM数と記事数
| No | user | LGTM | count |
|---|---|---|---|
| 1 | @tmiyata25 | 22 | 3 |
| 2 | @ryoma-nagata | 16 | 3 |
| 3 | @ryokita | 14 | 1 |
| 4 | @ShuntaIto | 7 | 2 |
| 5 | @aical | 6 | 2 |
| 6 | @hide6974 | 5 | 1 |
| 7 | @torifukukaiou | 5 | 1 |
| 8 | @mochan_tk | 4 | 1 |
| 9 | @kexi | 3 | 1 |
| 10 | @kaizen_nagoya | 0 | 1 |
タグごとの記事数とLGTM数
| No | tag | count | LGTM |
|---|---|---|---|
| 1 | AzureMachineLearning | 16 | 82 |
| 2 | QiitaEngineerFesta_Azure | 16 | 82 |
| 3 | Azure | 10 | 52 |
| 4 | MachineLearning | 5 | 23 |
| 5 | MLOps | 4 | 16 |
| 6 | AdventCalendar2022 | 2 | 5 |
| 7 | Microsoft | 2 | 16 |
| 8 | 初心者 | 2 | 17 |
| 9 | 時系列解析 | 2 | 13 |
| 10 | 機械学習 | 2 | 17 |
| 11 | AIによる芸能人どれくらい似ている | 1 | 5 |
| 12 | AutoML | 1 | 9 |
| 13 | AzureMachineLearningStudio | 1 | 4 |
| 14 | Elixir | 1 | 5 |
| 15 | GitHubActions | 1 | 4 |
| 16 | PowerApps | 1 | 5 |
| 17 | Python | 1 | 3 |
| 18 | QiitaEngineerFesta2022 | 1 | 5 |
| 19 | QiitaEngineerFesta_GitHub | 1 | 4 |
| 20 | ResponsibleAI | 1 | 4 |
| 21 | lightgbm | 1 | 3 |
| 22 | データサイエンス | 1 | 6 |
| 23 | 深層学習 | 1 | 14 |
| 24 | 画像分類 | 1 | 9 |
タグごとのLGTM数と記事数
| No | tag | LGTM | count |
|---|---|---|---|
| 1 | AzureMachineLearning | 82 | 16 |
| 2 | QiitaEngineerFesta_Azure | 82 | 16 |
| 3 | Azure | 52 | 10 |
| 4 | MachineLearning | 23 | 5 |
| 5 | 初心者 | 17 | 2 |
| 6 | 機械学習 | 17 | 2 |
| 7 | MLOps | 16 | 4 |
| 8 | Microsoft | 16 | 2 |
| 9 | 深層学習 | 14 | 1 |
| 10 | 時系列解析 | 13 | 2 |
| 11 | AutoML | 9 | 1 |
| 12 | 画像分類 | 9 | 1 |
| 13 | データサイエンス | 6 | 1 |
| 14 | AIによる芸能人どれくらい似ている | 5 | 1 |
| 15 | AdventCalendar2022 | 5 | 2 |
| 16 | Elixir | 5 | 1 |
| 17 | PowerApps | 5 | 1 |
| 18 | QiitaEngineerFesta2022 | 5 | 1 |
| 19 | AzureMachineLearningStudio | 4 | 1 |
| 20 | GitHubActions | 4 | 1 |
| 21 | QiitaEngineerFesta_GitHub | 4 | 1 |
| 22 | ResponsibleAI | 4 | 1 |
| 23 | Python | 3 | 1 |
| 24 | lightgbm | 3 | 1 |
Wrapping up 
この記事は、「Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう」の応援記事です。
豪華プレゼントをGetしちゃってください！
ユー、豪華プレゼントをGetしちゃいなよ！
最後に、この記事を自動更新しているプログラムについて補足しておきます。
- 自動更新は、Elixirというプログラミング言語がありまして、そのElixirで作られたNervesというナウでヤングでcoolなすごいIoTフレームワークを使ってつくったアプリケーションで行っております
- Nervesの始め方につきましては下記の記事が詳しいです
- ElixirでIoT#4.1：Nerves開発環境の準備
- Elixirには、データを自在に取り扱えるEnumモジュールがあります
- Elixirをはじめてみようという方は、Enumモジュールの習得からはじめるとよいとおもいます
-
WEB+DB PRESS Vol.127
の特集２「Elixirによる高速なWeb開発！ 作って学ぶPhoenix」は、ElixirでWebアプリケーション開発を楽しめるPhoenixの基礎がぎっしりと詰まっていて、オススメです - プログラムは、 https://github.com/TORIFUKUKaiou/hello_nerves/tree/master/lib/qiita/events にあります