この記事は
「機械学習を発展させるための知識を発信しよう!」
テーマの応援記事です。
Qiita API v2を利用させていただいて、「機械学習を発展させるための知識を発信しよう!」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。
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「機械学習を発展させるための知識を発信しよう!」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
89件
いいね数 

投稿者ごとの記事数といいね数
投稿者ごとのいいね数と記事数
タグごとの記事数といいね数
No | tag | count | LGTM |
---|---|---|---|
1 | 機械学習 | 89 | 1,072 |
2 | Python | 40 | 543 |
3 | teradata | 15 | 123 |
4 | SQL | 13 | 94 |
5 | AI | 12 | 273 |
6 | MachineLearning | 11 | 56 |
7 | Vantage | 11 | 83 |
8 | DeepLearning | 8 | 249 |
9 | 分析関数 | 8 | 59 |
10 | 初心者 | 7 | 228 |
11 | VantageCloud | 5 | 50 |
12 | データサイエンス | 5 | 52 |
13 | scikit-learn | 4 | 14 |
14 | 人工知能 | 4 | 0 |
15 | 自然言語処理 | 4 | 108 |
16 | 前処理 | 3 | 32 |
17 | PyTorch | 3 | 40 |
18 | 回帰分析 | 3 | 0 |
19 | R | 3 | 43 |
20 | STM32 | 3 | 4 |
21 | NLP | 3 | 91 |
22 | TensorFlow | 2 | 12 |
23 | colaboratory | 2 | 17 |
24 | Docker | 2 | 20 |
25 | データ分析 | 2 | 16 |
26 | IoT | 2 | 1 |
27 | ニューラルネットワーク | 2 | 9 |
28 | AutoML | 2 | 3 |
29 | 機械学習入門 | 2 | 122 |
30 | CNN | 2 | 9 |
31 | 個人開発 | 2 | 5 |
32 | Mac | 2 | 32 |
33 | 音楽 | 2 | 5 |
34 | TeachableMachine | 2 | 20 |
35 | G検定 | 2 | 0 |
36 | レコメンド | 2 | 5 |
37 | AutoGluon | 2 | 165 |
38 | 論文読み | 2 | 3 |
39 | スクレイピング | 2 | 78 |
40 | magenta | 2 | 5 |
41 | GNN | 2 | 41 |
42 | 燃費 | 2 | 0 |
43 | 画像処理 | 2 | 85 |
44 | 深層学習 | 2 | 73 |
45 | mems | 2 | 1 |
46 | ランダムフォレスト | 2 | 0 |
47 | ハイパーパラメータ | 1 | 11 |
48 | SIGNATE | 1 | 3 |
49 | node-red | 1 | 3 |
50 | Faiss | 1 | 12 |
51 | MaterialsInformatics | 1 | 35 |
52 | 近傍検索 | 1 | 12 |
53 | word2vec | 1 | 17 |
54 | Keras | 1 | 4 |
55 | kubernetes | 1 | 2 |
56 | Web | 1 | 6 |
57 | 技術書 | 1 | 80 |
58 | 交差エントロピー | 1 | 5 |
59 | Python3 | 1 | 42 |
60 | API | 1 | 3 |
61 | StableDiffusion | 1 | 32 |
62 | 畳み込みニューラルネットワーク | 1 | 4 |
63 | bert | 1 | 5 |
64 | グラフ理論 | 1 | 6 |
65 | music | 1 | 0 |
66 | 教師あり学習 | 1 | 0 |
67 | 緯度経度 | 1 | 7 |
68 | JupyterLab | 1 | 7 |
69 | GoogleColaboratory | 1 | 29 |
70 | #LightGBM | 1 | 12 |
71 | Vantageアナリティクス | 1 | 7 |
72 | Jupyter | 1 | 7 |
73 | gensim | 1 | 1 |
74 | 線形識別 | 1 | 6 |
75 | 環境構築 | 1 | 17 |
76 | 欠損値補完 | 1 | 2 |
77 | AWS | 1 | 4 |
78 | PRML | 1 | 6 |
79 | GAN | 1 | 3 |
80 | #EdgeAI | 1 | 3 |
81 | CreateML | 1 | 0 |
82 | chatbot | 1 | 17 |
83 | DanceDanceRevolution | 1 | 4 |
84 | AzureContainerApps | 1 | 2 |
85 | Optuna | 1 | 11 |
86 | AWS認定試験 | 1 | 4 |
87 | GBDT | 1 | 26 |
88 | kubeflow | 1 | 2 |
89 | PyCaret | 1 | 3 |
90 | 損失関数 | 1 | 5 |
91 | JavaScript | 1 | 6 |
92 | 分類問題 | 1 | 0 |
93 | Elixir | 1 | 29 |
94 | Qiita | 1 | 1 |
95 | QiitaAPI | 1 | 1 |
96 | OpenAI | 1 | 3 |
97 | ロジスティック回帰 | 1 | 0 |
98 | OpenCV | 1 | 7 |
99 | torchvision | 1 | 2 |
100 | LDA | 1 | 1 |
101 | 可視化 | 1 | 7 |
102 | IRLS | 1 | 6 |
103 | ExplainableAI | 1 | 5 |
104 | 暗号資産 | 1 | 26 |
105 | 因果推論 | 1 | 26 |
106 | ベイズ推定 | 1 | 1 |
107 | 線形判別モデル | 1 | 1 |
108 | E資格 | 1 | 2 |
109 | sktime | 1 | 6 |
110 | Kaggle | 1 | 3 |
111 | 時系列解析 | 1 | 26 |
112 | 統計学 | 1 | 1 |
113 | アルゴリズム | 1 | 68 |
114 | nx | 1 | 29 |
115 | #スクレイピング | 1 | 12 |
116 | ScaNN | 1 | 12 |
117 | 分布的ロバスト最適化 | 1 | 0 |
118 | ClearScapeAnalytics | 1 | 10 |
119 | numpy | 1 | 42 |
120 | WSL2 | 1 | 17 |
121 | aidemy | 1 | 5 |
122 | サポートベクターマシン | 1 | 0 |
123 | 物理 | 1 | 6 |
124 | randomForest | 1 | 5 |
125 | doc2vec | 1 | 1 |
126 | FineTuning | 1 | 5 |
127 | XAI | 1 | 5 |
128 | Julia | 1 | 6 |
129 | Livebook | 1 | 29 |
130 | 強化学習 | 1 | 68 |
131 | 株式投資 | 1 | 27 |
132 | 正規表現 | 1 | 10 |
133 | CUDA | 1 | 17 |
134 | 全文検索 | 1 | 4 |
135 | 自動最適化 | 1 | 11 |
タグごとのいいね数と記事数
No | tag | LGTM | count |
---|---|---|---|
1 | 機械学習 | 1,072 | 89 |
2 | Python | 543 | 40 |
3 | AI | 273 | 12 |
4 | DeepLearning | 249 | 8 |
5 | 初心者 | 228 | 7 |
6 | AutoGluon | 165 | 2 |
7 | teradata | 123 | 15 |
8 | 機械学習入門 | 122 | 2 |
9 | 自然言語処理 | 108 | 4 |
10 | SQL | 94 | 13 |
11 | NLP | 91 | 3 |
12 | 画像処理 | 85 | 2 |
13 | Vantage | 83 | 11 |
14 | 技術書 | 80 | 1 |
15 | スクレイピング | 78 | 2 |
16 | 深層学習 | 73 | 2 |
17 | アルゴリズム | 68 | 1 |
18 | 強化学習 | 68 | 1 |
19 | 分析関数 | 59 | 8 |
20 | MachineLearning | 56 | 11 |
21 | データサイエンス | 52 | 5 |
22 | VantageCloud | 50 | 5 |
23 | R | 43 | 3 |
24 | Python3 | 42 | 1 |
25 | numpy | 42 | 1 |
26 | GNN | 41 | 2 |
27 | PyTorch | 40 | 3 |
28 | MaterialsInformatics | 35 | 1 |
29 | 前処理 | 32 | 3 |
30 | StableDiffusion | 32 | 1 |
31 | Mac | 32 | 2 |
32 | GoogleColaboratory | 29 | 1 |
33 | Elixir | 29 | 1 |
34 | nx | 29 | 1 |
35 | Livebook | 29 | 1 |
36 | 株式投資 | 27 | 1 |
37 | GBDT | 26 | 1 |
38 | 暗号資産 | 26 | 1 |
39 | 因果推論 | 26 | 1 |
40 | 時系列解析 | 26 | 1 |
41 | Docker | 20 | 2 |
42 | TeachableMachine | 20 | 2 |
43 | word2vec | 17 | 1 |
44 | colaboratory | 17 | 2 |
45 | 環境構築 | 17 | 1 |
46 | chatbot | 17 | 1 |
47 | WSL2 | 17 | 1 |
48 | CUDA | 17 | 1 |
49 | データ分析 | 16 | 2 |
50 | scikit-learn | 14 | 4 |
51 | TensorFlow | 12 | 2 |
52 | Faiss | 12 | 1 |
53 | 近傍検索 | 12 | 1 |
54 | #LightGBM | 12 | 1 |
55 | #スクレイピング | 12 | 1 |
56 | ScaNN | 12 | 1 |
57 | ハイパーパラメータ | 11 | 1 |
58 | Optuna | 11 | 1 |
59 | 自動最適化 | 11 | 1 |
60 | ClearScapeAnalytics | 10 | 1 |
61 | 正規表現 | 10 | 1 |
62 | ニューラルネットワーク | 9 | 2 |
63 | CNN | 9 | 2 |
64 | 緯度経度 | 7 | 1 |
65 | JupyterLab | 7 | 1 |
66 | Vantageアナリティクス | 7 | 1 |
67 | Jupyter | 7 | 1 |
68 | OpenCV | 7 | 1 |
69 | 可視化 | 7 | 1 |
70 | Web | 6 | 1 |
71 | グラフ理論 | 6 | 1 |
72 | 線形識別 | 6 | 1 |
73 | PRML | 6 | 1 |
74 | JavaScript | 6 | 1 |
75 | IRLS | 6 | 1 |
76 | sktime | 6 | 1 |
77 | 物理 | 6 | 1 |
78 | Julia | 6 | 1 |
79 | 交差エントロピー | 5 | 1 |
80 | bert | 5 | 1 |
81 | 個人開発 | 5 | 2 |
82 | 音楽 | 5 | 2 |
83 | 損失関数 | 5 | 1 |
84 | レコメンド | 5 | 2 |
85 | ExplainableAI | 5 | 1 |
86 | magenta | 5 | 2 |
87 | aidemy | 5 | 1 |
88 | randomForest | 5 | 1 |
89 | FineTuning | 5 | 1 |
90 | XAI | 5 | 1 |
91 | Keras | 4 | 1 |
92 | 畳み込みニューラルネットワーク | 4 | 1 |
93 | AWS | 4 | 1 |
94 | DanceDanceRevolution | 4 | 1 |
95 | AWS認定試験 | 4 | 1 |
96 | STM32 | 4 | 3 |
97 | 全文検索 | 4 | 1 |
98 | SIGNATE | 3 | 1 |
99 | node-red | 3 | 1 |
100 | API | 3 | 1 |
101 | AutoML | 3 | 2 |
102 | GAN | 3 | 1 |
103 | #EdgeAI | 3 | 1 |
104 | PyCaret | 3 | 1 |
105 | OpenAI | 3 | 1 |
106 | 論文読み | 3 | 2 |
107 | Kaggle | 3 | 1 |
108 | kubernetes | 2 | 1 |
109 | 欠損値補完 | 2 | 1 |
110 | AzureContainerApps | 2 | 1 |
111 | kubeflow | 2 | 1 |
112 | torchvision | 2 | 1 |
113 | E資格 | 2 | 1 |
114 | IoT | 1 | 2 |
115 | gensim | 1 | 1 |
116 | Qiita | 1 | 1 |
117 | QiitaAPI | 1 | 1 |
118 | LDA | 1 | 1 |
119 | ベイズ推定 | 1 | 1 |
120 | 線形判別モデル | 1 | 1 |
121 | 統計学 | 1 | 1 |
122 | doc2vec | 1 | 1 |
123 | mems | 1 | 2 |
124 | music | 0 | 1 |
125 | 人工知能 | 0 | 4 |
126 | 教師あり学習 | 0 | 1 |
127 | 回帰分析 | 0 | 3 |
128 | CreateML | 0 | 1 |
129 | G検定 | 0 | 2 |
130 | 分類問題 | 0 | 1 |
131 | ロジスティック回帰 | 0 | 1 |
132 | 燃費 | 0 | 2 |
133 | 分布的ロバスト最適化 | 0 | 1 |
134 | サポートベクターマシン | 0 | 1 |
135 | ランダムフォレスト | 0 | 2 |
Wrapping up
この記事は、「機械学習を発展させるための知識を発信しよう!」の応援記事です。
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