今日やったことYouTube Neural Network Console視聴 https://www.youtube.com/@NeuralNetworkConsole 感想今日は会社の業務をゴリゴリ行なっていたので、家に帰って少しの時間で視聴。それにしても分かりやすいし、今まで何となくで理解したつもりになっていた箇所の再学習になる。 自分は何かを学ぶ時に一度で覚えられず、何度も同じ説明を重ねて受けることにより理解するタイプなので、疲れている時はこういったコンテンツを
今日やったことクレジットカード不正検知のデータセットで遊ぶ Kaggle タイタニックコンペ提出 感想今更ながら、タイタニックコンペを自分の力でやってみる（公式リファレンスなどのみで解いていく） ある程度の正解率は出せるものの、細かい特徴量エンジニアリングなどを試してみようと思います。
今日やったことPythonによるディープラーニング第5章 SIGNATEのデータコンペにディープラーニングを組み込んでみた 感想ここからとにかく課題に対して、いろんなアプローチなどを試してみる機会にしていく。 成長実感を感じ続けるためにも、本を読むのは続けていく。
今日やったことPythonによるディープラーニング第4章 SIGNATEのデータコンペにディープラーニングを組み込んでみた 全然精度上がらず、以前提出したランダムフォレストの方が良かった 感想なんとなくディープラーニングの組み方を知ったので、早速組んでみたものの、以前提出したモデルの方が精度が良かった。 本を読みつつ、なぜ精度が低いのかというところを突き詰めたりすると理解が深まりそうなので、そういったお題として取り組んでいく。
29歳からデータサイエンティストを目指すCozyRatsの学習日記 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう!! 今日やったことPythonによるディープラーニング第3章、4章の途中 感想kerasは公式ドキュメントが読みやすい。 今週は明日も飲み会、なんと週3回の飲み会になる。 今日も一日やり切った感。おつかれっした！
29歳からデータサイエンティストを目指すCozyRatsの学習日記 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう!! 今日やったことPythonによるディープラーニング第2章、3章の途中 感想テンソル自体は大学の時にやったので、なんとなくの計算方法は分かるのが救い。（相対論の時に地獄テンソル味わい済） プログラムで書いた方がわかりやすい的なことが書かれているが、自分はよくわからないので、この本は良い試練になりそう。 明日も飲み会なので、行き帰りの時間の
29歳からデータサイエンティストを目指すCozyRatsの学習日記 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう!! 今日やったことPythonによるディープラーニング第1章 感想はじめてのDeepLearningを読んで、実際にTensorflowやKerasを学びたくなったので、この本に挑んでみることに。 今週はとにかく飲み会が多いけど、行き帰りの時間でなんとか少しずつぼちぼちやってく。 今日で30日目か、われながらよくやってる（と自分を褒めること
29歳からデータサイエンティストを目指すCozyRatsの学習日記 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう!! 今日やったことPython機械学習プログラミング12~16章まで流し見 第2版で動かないコードが多いので、Tensorflow、Kerasについては別の本で取り組もうと思います。 感想はじめてのDeepLearningを読んだので、改めてPython機械学習プログラミングに戻ってきたが、12章以降は第3版は大きく改修が入っているようで、コ
29歳からデータサイエンティストを目指すCozyRatsの学習日記 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう!! 今日やったことSIGNATE住宅コンペ 【第29回_Beginner限定コンペ】アメリカの都市エイムズの住宅価格予測 いろいろ試して提出した 特徴量を作成して追加 複数モデルを試す アンサンブル学習 GridSearchによるパラメーターチューニング Intermediateに昇格!! 感想いろんな本を参考にコードを書いてきたお
29歳からデータサイエンティストになるための学習記録。 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう。 今日やったことゼロから作るDeepLearning 5章~7章 一気に終わらせました。 感想一通り一気に学びました。初学者でもわかりやすく丁寧に記載されていたおかげで、かなり理解が深まった。 Python機械学習プログラミングの本に戻って、もう一度復習しようと思う。（あちらは初見だと理解できなかったので）
29歳からデータサイエンティストになるための学習記録。 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう。 今日やったことゼロから作るDeepLearning 5章途中まで 感想誤差伝播法について学んだ。計算グラフ法によるやり方で、かなり直感的に理解できた。この本のやり方やレベル感が今の自分に合っているようだ。この本に出会えてよかった。 しばらくはこの本をしっかり身につけたいと思う。その後にライブラリを使ってみるとかかな。。
29歳からデータサイエンティストになるための学習記録。 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう。 今日やったことゼロから作るDeepLearning 4章 感想ニューラルネットワークにおける勾配法を学んだ。コードが丁寧なので分かりやすく、最後の方は少し長めのコードだったがなんとか理解できた。 しばらくはこの本をしっかり身につけたいと思う。その後にライブラリを使ってみるとかかな。。
29歳からデータサイエンティストになるための学習記録。 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう。 今日やったことゼロから作るDeepLearning 1~3章 感想データコンペに取り掛かろうと思ったが、この本の評判を見てからどうしても読みたくなり、読み始める。 Python機械学習プログラミングでは難しかったDeepLearningの導入がかなり分かりやすかった！特に各層での行列計算がいまいち腑に落ちていなかったのだが、理解できた。
29歳からデータサイエンティストになるための学習記録。 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう。 今日やったことSIGNATEのデータコンペ 【第29回_Beginner限定コンペ】アメリカの都市エイムズの住宅価格予測 モデルの特徴量作成で1時間ほど行い終了。 感想今日は元々予定がありそこまで触れず。1時間ほど午前中に時間が取れたのでそこで少しコードを書き、アイディアをメモして終了。 記載するブログのタイトルをPython勉強から毎日機械学習に
29歳からデータサイエンティストになるための学習記録。 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう。 今日やったことSIGNATEのデータコンペ 【第29回_Beginner限定コンペ】アメリカの都市エイムズの住宅価格予測 RMSE 28,588.3123484 ちょっと良くなったけどまだ低い。 以下いろいろと試したがなかなか改善しない。 学習データの外れ値を除外する 目的変数を対数変換する 特徴量を試しに何個か追加してみる 価格が高い物件を
29歳からデータサイエンティストになるための学習記録。 もし勉強している人がいらっしゃいましたら一緒に頑張りましょう。 今日やったことSIGNATEのデータコンペ 【第29回_Beginner限定コンペ】アメリカの都市エイムズの住宅価格予測 RMSE 29,126.9524245 多分低い ただ単にラベルエンコーディングして、xgboostでモデリングをして提出した。ここからいろいろと工夫を重ねて改善していきたい。 感想データの可視化に課題を感じた。matplotl
