Qiita Teams that are logged in
You are not logged in to any team

Log in to Qiita Team
Community
OrganizationAdvent CalendarQiitadon (β)
Service
Qiita JobsQiita ZineQiita Blog
Issue report
Help us understand the problem. What is going on with this user?
anahara yasuo
@wearemusiclover
パッケージ開発会社に所属 当初は開発者、最近はテスト自動化がメイン。 事業部内でテストの自動化の文化がなかったので、テスト計画、CI構築、コーディング、運用までを実施して、定期的な運用がされる状態にまで改善。 自動化に飽きたので機械学習にチャレンジ中。 古典的機械学習からDNNまで。実務に役立てようと思っています。 テストの自動操作や画像によるバグ判定とかできたら最高。

Following tags

Following tags are none

$ analyze @wearemusiclover
posted articles
  • JenkinsPipeline:40%
  • Java:30%
  • 機械学習:30%
  • selenium-webdriver:20%
  • Selenide:20%
LGTMed articles
  • 機械学習:50%
  • JavaScript:33%
  • Qiita:17%
  • Python:17%
  • AWS:17%
answered questions
    No data
Edit Pickup Articles (Up to 3)

    Pickup Articles

    @wearemusiclover

    機械学習概論

    #機械学習とは データから機械がルールを学習するもの。 3つに大別される。深層学習はこれらに横断して活用できる。 * 教師なし学習 * 教師あり学習 * 強化学習 ##教師なし学習 正解情報をもたない学習。 特徴量に基づき、類似性の高いデータのクラスタリングを行う。 クラスタリングのアルゴリズムには以下のようなものがある * k-means * DBSCAN ##k-means 非階層クラ…

    @wearemusiclover

    DeepLearning概論

    ディープラーニングについて薄く広い理解ができるようなメモ。 学習した内容に応じて随時追記しています。 # ディープラーニングでできること - 画像認識、変換、生成 - 姿勢推定 - 自然言語処理 - 翻訳 - 音声認識 - 強化学習 #しくみ ##単純パーセプトロン ニューラルネットワークを構成する基本単位。 1つ以上の入力を受け取り、それらの重み付け和から活性化関数を通して出力。 非線…

    @wearemusiclover

    機械学習で不動産の金額を予測してみた

    #まえがき 自学自習で進めている機械学習の力量向上を目指して、不動産の金額予測をしてみました。 対象は東京都内のマンション約1万件。 広さや築年数、駅距離等の物件情報に、地域の人口や所得、駅の乗降客数の属性を加えて予測をしました。 #ざっくりとした結論 不動産の価格程度であれば、ディープニューラルネットワークを利用しなくても十分な精度を得ることができました。 予測に利用したアルゴリズムはランダ…