デザインパターンとは 今さら聞けない！デザインパターンとは【初心者向け】 デザインパターンとは、JavaやRubyなどのオブジェクト指向の言語で使われる設計パターンのことです。過去のエンジニアが解決してきた方法（設計）が、デザインパターンとしてまと…

勾配法+機械学習の勉強会に行ってきた！ 勾配法はトライ&エラー 関数の最適解の求め方は2種類あって、 - 解析的に求める - 数式にしてx = 1のような正確な答えが求められること - 正確な答え（最適解）なので誤差は必ず0 - トライ＆エラーで求める - 実際の…

勾配法+機械学習の勉強会の予習！ 勉強会主催者より「合成関数の微分もできると良いです」なので、合成関数を学んでみた！ 合成関数とは y = f(u), u = g(x) のとき y = f(g(x)) と表せる f(g(x))と入れ子になっている関数のことを「f(u)とg(x)合成関数」と…

今週、勾配法+機械学習の勉強会があるので予習！ 勾配法 勾配法の仕組みを具体例でわかりやすく解説 損失関数の大きさを最小にするために使う方法 → 機械学習だと学習データで予測精度を高めるための方法って感じかな （正解に近づくように重みとかバイアス…

関数内からは外側の変数へ再代入ができない メッセージを返すrtn_msg関数の中にはメッセージを生成するmake_msg関数がある まずは内側の関数から外側の変数msgを出力してみる def rtn_msg(): msg = 'Message:' def make_msg(): print(msg) make_msg() rtn_ms…

ディープラーニングの例でよく取り上げられる「犬or猫判定」をKerasでやってみた！ Kaggleはデータセットもお手本モデルも提供されててすごい ^--^データセット^--^ Kaggle: Cat and Dog ^--^パクったモデル^--^ Cat or Dog Classification (3 - Models Comp…

人が決めるパラメータのことだよね！ Kerasなどのディープラーニングのライブラリにお任せするのではなく 開発しているエンジニア、専門家が決める値のことだよね！と理解していた 深層学習では実行結果の同一性は保証されない Kerasのテキストにこんな文章…

Kerasで定番のMNISTをやりました ディープラーニングやってみたいな～と思い、実践系のテキストを買ってテキストを写経コーディング ちゃんと学習した実行結果が得られたが、コードの意味を一行ずつ理解するのに時間が掛かる… MNISTはこんな手書き数字の画像…

pythonのパスが通っていない？ 私のMacbookには2つpythonが入っています システムに初めからインストールされているpython（Python 2.7.16） pyenvからインストールしたpython（Python 3.8.0） ターミナルからpython --versionを実行するとシステムのpython…

OpenCVで画像が読み込めなくなった MacBook AnacondaのPython環境を利用 Python 3.7.3 OpenCV 4.2.0 Anaconda NaviatorからOpenCVがインストールされている環境を選択して JupyterNotebookを起動 ipynbファイルと同じディレクトリにある画像を読み込もうとし…

WebStorageを知った [Cookie・WebStorage]ブラウザにデータを保存する HTML5認定試験の勉強をしていて、ブラウザにデータを保存する技術に WebStorageなるものがあると知った cookieしか知らなかった… ブラウザにデータを保存するって実際はどこにデータが保…

多重共線性 多重共線性とは？ 〜 概要と対応方法 〜 重回帰分析で相関関係の高いデータ組を説明変数にすると予測精度が悪化してしまうことがある これを多重共線性という（略称マルチコかわいい） 目的変数と説明変数の相関関係は重要 テキストの多重共線性…

Azure Cosmos DBとは Azure Cosmos DB の概要 謎の分散データベース「Azure Cosmos DB」一問一答 クラウドサービス、Azureで提供されているNoSQLデータベース この惑星（地球）にあるAzureリージョンで、データを分散保存するデータベース基盤という意味です…

機械学習を勉強し始めると出会う「微分」 私はここ最近、毎日「ビブン」に会っているものの、なんだかよく分からない （眠れなくなるほど面白い 図解 微分積分を読んでます すぐ眠れています） 今更感すごいけど、機械学習の時なんでみんなが微分したがるの…

前回の記事では重回帰分析を例にしてニューラルネットワークを表現したが、そもそも重回帰分析ってscikit-learnなどで分析できるからわざわざニューラルネットワークで分析するの？ってなったので分類問題に当てはめる ニューラルネットワークで分類 商品の…

ニューラルネットワークの基礎をまとめる Chainerで始めるニューラルネットワーク ←わかりやすい！ ニューラルネットワークで重回帰分析をする図を作りました 分析テーマは「都市の旅行客数を予測する」です - 距離：東京からの距離 - 気温：平均気温 - 人口…

Python検定 合格できた～！ Python 3 エンジニア認定基礎試験を受けてきました スコアは850点（満点：1000点）でした 思い出せる限り、間違えた・解答するのに悩んだ問題をふりかえります 間違えた問題 リスト操作 リストの値を表示する list = [1, 2, 3] # …

変数を再代入してるのに、値が変わっていない！？ DIVE INTO EXAMで模擬テストをしていて分からなかったのがこのコード 結果は10です i = 10 def num(arg=i): print(arg) i = 7 num() num()で関数を呼び出す直前にi=7で再代入しているのに、なんで10なの？？…

Python フレームワークBottleを使ってみるではpyファイルにhtmlタグを記述していたので htmlファイルを作成して読み込むようにする htmlタグが記述されたHelloWorld.py from bottle import route, run, template @route('/hello/<name>') def index(name): return </name>…

準備：condaコマンドのパスを通す MacBookではJupyterNotebookしか使っていなかったので、condaコマンドのパスを通しておく Bottleインストール AnacondaNaviatorで「bottle」と検索するとbottleライブラリがあったので 最新バージョン（0.12.17）をインスト…

あけましておめでとうございます DIVE INTO EXAMでPythonエンジニア認定試験の模擬テストをやっていて これ使ってみたい！と思ったので書きます キーワード引数 関数呼び出し時に「引数名=値」で引数を渡す方法（引数の順番はバラバラでOK） greeting(name='…