データサイエンスに関わる記事を投稿しているブログです。
原理の話が多めで、大体の記事にpythonでの計算例と図が載ってます。1
筆者の説明
大学で物理、大学院で数学を専攻してました。2
1年ちょっと製造業でデータサイエンティストをやってました。
2021年からSE的な仕事を始めました。
2020年後半~2021年9月現在、勉強の時間があまり取れず記事の更新は停止中です。
twitter では、記事更新のお知らせ、最近勉強してることなどを呟いています。
各分野の代表的な話題のリンク集を置いておきます。
機械学習に関連する話題
ゼロから作るニューラルネットワーク
pythonの最もメジャーなライブラリnumpy だけでニューラルネットワークモデルと呼ばれる簡単な画像認識問題を解きます。
自然言語処理
数理モデルに日本語の意味を理解させる分野です。
画像認識
数理モデルに猫やリンゴの形や色を教える分野です。
異常検知
変なデータを見つける分野です。
クラスタリング
データをいくつかの塊に分類する分野です。
統計学に関する話題
必修科目
大学で初めに習う統計学の知識
統計検定
独学に便利な統計検定に関する話題
時系列分析
前後の関係が大事なデータの特徴を捉える分野です
ベイズ統計学に関する話題
基本の話
ベイズの定理の解説や簡単な応用
EMアルゴリズム
ベイズの計算で良く出てくるEMアルゴリズムの解説
変分推論
パラメーターを決定する為の手法の一つ
カーネル法に関する話題
カーネル法入門
機械学習と統計学の間くらいの分野にカーネル法と呼ばれる分野があります。無限次元からの導きによって既存手法をパワーアップさせることが出来ます。
サポートベクトルマシン
理論的に分かりやすいという所が利点の手法です。実際に使ったことはありません。
カーネル法を理解するための数学
どうしても知りたい人の為の数学記事
実務っぽい話題
実務で役立ちそうな話題