YOHEI@マナビDX挑戦中🔥

こんにちは!私は1989年に東京都足立区で生まれました。 東邦大学大学院理学研究科化学…

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こんにちは!私は1989年に東京都足立区で生まれました。 東邦大学大学院理学研究科化学専攻を修了後、塗料や表面処理・抗菌剤などの開発を行ってきました。 現在はデータサイエンスを学び中で、AIに挑戦してます。 いつかは化学×AIで新しいものを生みだしていきたいです。

最近の記事

【注意】ChatGPTのCode Interpreterでもまだまだ嘘をつく!?

はじめに皆さん、ChatGPTのCode Interpreterは使ったことありますか? すごい便利で、かなりすごい機能ですよね! csvファイル読み込めて、指示すれば複数のデータフレームを結合できたり、情報を可視化できたり…… ついにコードも書く必要なくなる!!!! と思ってましたがまだまだそんなことはなさそうです。 今日はそんなCode Interpreterの注意点について説明します。 ※Code Interpreterの使い方については、色んな人が説明してます

    • 【ChatGPT】ぎっくり腰になったので、ChatGPTにぎっくり腰の記事を書かせてみました。

      こんにちは!先日、家の中でAmazonで頼んだ水を移動しようとして、段ボールを持ち上げようとしたら、、、、、 あぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁ!!!! やりました。ぎっくり腰。 今は痛みが治まってきましたが、まだ痛いです。 安静にしていて、暇なので、ChatGPTにぎっくり腰について、記事を書いてみました。暇な方は読んでみてくださいw 1. ぎっくり腰とは?「ぎっくり腰」は一般的に用いられる表現で、急性の腰痛を指します。この名前の由来は、痛みが突然「ぎくり」とくる感じからつけら

      • 【SIGNATE】携帯電話の機能データからの価格帯分類

        こんにちは!5月の「SIGNATEビギナーズコンペ」に参加しました!内容は携帯電話の機能データからの価格帯分類でした。公開できない情報があるので、全部の報告はできませんが、一部について報告します。 今回は、携帯電話の価格帯を(安い)0 , 1, 2, 3(高い)に分類する分類問題です。その予測モデルを作成し、未知のデータを分類して、事務局が持っている正解データと比較して、数値を比較します。 ちなみに閾値は、F1macro=0.462885であり、この敷地を超えれば、Int

        • スギ花粉飛散量のデータ分析@機械学習編②

          前回まで一通りデータ分析を行いました。 今回は、風速のデータを用いて改善されるかチェックしていこうと思います。 風速データ読み取り・前処理前回と同じようなことをやるので、細かいことは省略します。 風速データを読み取り、前処理を行い、以下の表にまとめました。 今回は最大瞬間風速と日平均風速を用いて、各種lagデータも用いました。 このデータと前のデータを合わせて、以下の表にまとめました。 これらのデータを用いて、機械学習を行っていきます。 ランダムフォレスト複雑さを減

        【注意】ChatGPTのCode Interpreterでもまだまだ嘘をつく!?

          スギ花粉飛散量のデータ分析@機械学習編

          それでは、実際に予測モデルを作成していきます。 復習として、前回作成したデータフレームを以下に記します。 ランダムフォレストランダムフォレストは、精度の高くない弱学習器である決定木をたくさん作って、より精度の高い強学習器を作成するアンサンブル学習の一つです。材料開発の機械学習のマテリアルズインフォマティクスでよく使われます。 以下のコードで予測しました。 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.ensemble

          スギ花粉飛散量のデータ分析@機械学習編

          スギ花粉飛散量のデータ分析@データ前処理②

          特徴量をまとめるさぁ、データ結合まで終わらせたところで、特徴量をまとめていきたいと思います。まず、列同士の関連性を見ていきたいと思います。 import matplotlib.pyplot as pltimport japanize_matplotlibimport numpy as npimport seaborn as snsplt.figure(figsize=(8, 8))corr = merged_df4.drop("日付", axis=1).corr()corr

          スギ花粉飛散量のデータ分析@データ前処理②

          スギ花粉飛散量のデータ分析@データ前処理編①

          さぁ、続いてはデータ前処理です。 正直、ここで8割くらい時間を割きましたww たくさんあって、全て書き込めないので、コンパクトにしてます。 もし興味ありましたら、答えますので、コメントください^^ データの結合まずは平成のデータと令和のデータをそれぞれ結合することにしました。 と思って、df = pd.concat()を用いたけど …できねぇじゃねぇか!!!! 元データを確認すると、そりゃできねぇわ…と この他にも、八王子の列があったりなかったり、変な列が追加されて

          スギ花粉飛散量のデータ分析@データ前処理編①

          スギ花粉飛散量のデータ分析@データ読み取り編

          こんにちは!Aidemyのデータ分析講座を受講してから2か月も経ちます!今日は修了課題の成果物作成について、ブログを書きました! めちゃくちゃ苦戦したので、何回かにわけて書きますw 素人の苦戦を、とくとお楽しみくださいwww データの場所まず、スギ花粉の飛散量ってどんな影響に左右されるんだろう。。。 とりあえず、日付と気温のデータから始めるか… ということで以下のサイトからデータを読み取りました。 平均気温 https://www.data.jma.go.jp/gmd/

          スギ花粉飛散量のデータ分析@データ読み取り編

          あれ!?グラフに日本語の文字が正しく表示されない!?

          こんにちは。プログラミングをはじめてから、1か月半経ちました! Winnyを作ったあのお方が、ますます理解できません(笑) そこで、今日はこんな投稿です Google colaboratoryのグラフで、日本語が正しく表示されません!そうです。私はgoogle colaboratoryでグラフを作れるようになったのですが、以下のように正しく表示されなくて苦戦してました。 ▯▯▯ってなんだよおおおおおおおおおお! どうやって解決するの!? 本当に簡単に解決しました(笑

          あれ!?グラフに日本語の文字が正しく表示されない!?

          なぜ、いまAIを学んだのか!?

          AIを学んだ理由 私は今年で34歳になります。中年男性待ったなしですww 24歳から今まで、製造業の研究開発・技術・技術営業などの経験を行ってきました。 しかし、最近ふと思ったのです。 この職業って永遠に需要があるのかな?? そうです。この職業にもAIの魔の手が迫ってきているのです。 マテリアルズインフォマティクスってご存じでしょうか? そうです。このマテリアルズインフォマティクス、データを蓄積すれば、適切な配合比率や組成などを提案してくれるのです。 私は、薬剤の配

          なぜ、いまAIを学んだのか!?

          自己紹介

          経歴 東京都足立区に誕生 東邦大学理学部化学科卒業 東邦大学大学院理学研究科化学専攻修了 1社目:塗料メーカーに入社し、塗料開発や改良・技術サポートに従事 2社目:防錆コーティング剤メーカーに入社し、技術営業係長として     薄膜コーティング剤・表面処理剤など開発     完全クロムフリー水系防錆システムの開発に成功 3社目:ウィッグメーカーに入社し、商品企画開発部リーダーとして従事     光触媒を始めた抗菌・抗ウイルス・消臭剤や薄膜コーティング     の開発