AI学習者・実務家の「疑問」を解消する

外資系IT企業で、主に火力発電所のAI最適化に従事 →2019年6月: 米国SAS社が主催する ”SaS Analytics Hackathon”で優勝

信用スコアの作り方 - pythonで実装

今流行りの信用スコアについて、世界観とその作り方について、 解説します。なぜ、信用スコアに興味を持ったかというと、 去年10月にSAS Japanさんから、"SAS Analytics Experience @ Milano"というカンファレンスに招待して頂き、Credit Scoring(信用スコア…

複数の出力(Multiple Output)ができるモデルの作り方

イントロ 1つのアーキテクチャで、2つの予測値を出すモデルの作り方、共有します。 学習データの説明 「ボストン不動産価格」のデータセットを使用します。説明変数: LSTAT: 給与の低い職業に従事する人口の割合 (%) RM: 住居の平均部屋数 ターゲット: MED…

Numpyで"線形回帰with勾配降下法"を実装し、オープンソースと性能を比べてみた

イントロ Numpyで線形回帰 with 勾配降下法を実装しました。 一応、オープンソースに対抗できるだけの性能は出たので、共有します。丁寧に書いたので、参考になると思います。 Numpyの線形回帰 with 勾配降下法 # ライブラリーのインポート import numpy as …

LSTMをよりわかりやすく&より詳細に!(前処理・python実践編)

モチベーション LSTMを使う際、実際に必要な前処理のコーディングを解説します。本記事は、実践編なので、LSTMのデータ準備の世界観の説明は省略し、 pythonでの実践的なコーディングのみを説明します。LSTMのデータ準備の世界観が知りたい!!という方は、 …

LSTMをよりわかりやすく&より詳細に!(前処理・世界観の説明編)

モチベーション(この記事は、どんな【疑問】の解消を目指すのか?) LSTMのモデル作りたいんだけど、どうやってデータ準備すればいいの? って混乱してませんか? その混乱の原因って、ずばり、これに尽きると思う。 ・準備するべきデータの形 / 世界観 を理…