スーツ姿のプロダクトマネージャー

ITで新しいプロダクトを生み出したいすべての人を応援するブログです。

SEのための機械学習・AI

機械学習の練習にどのような環境を使うか?

これまでに、機械学習の練習に使えるデータやビギナー向けの入門書について紹介してきました。 上の記事でも書きましたが、実際に機械学習スキルを向上させるためには、自分の手を動かしてやってみるのが一番効果的です。そのためにはパソコンやサーバといっ…

SEが機械学習を学ぶためのヒント&おすすめ本5選

AIをめぐるお祭りが少し落ち着いてきている気がしますが、その一方で、データサイエンスの重要性は高まり続けています。マーケティングやWebサービスだけでなく、業務システムに機械学習の機能を取り入れるタスクも増えてきました。 こうしたこともあって、…

機械学習の練習に使えるデータを探すには?

機械学習を自分で学ぶためのアプローチはいくつかありますが、手っ取り早く学ぶのであれば、自分で動かしてみるのがよいです。 その時問題となるのが実データの入手です。この記事では練習に使えるデータの入手方法を紹介します。

データサイエンティスト中級者になるために読むべき本

以前、はじめて機械学習を学ぶ方に向けて、質の良い3つの入門書をご紹介しました。 はじめに読むべき機械学習の入門書3冊 - スーツ姿のプロダクトマネージャー 機械学習やデータ分析の入門書は、選ぶのに困るほど数が多くなっています。自分に合いそうなもの…

Ian Goodfellow他著「深層学習」日本語版を買いました!

ずっと心待ちにしていたディープラーニングの本が出ました。早速購入して読んでいます。まだ半分も読めてないですが、素晴らしい内容です! 英語が得意な方はすでに英語版で読んでいると思います。英語版は著者のWebページで読むことができます。 http://www…

Google ColaboratoryでDeep Learningを動かす

先ほど、Google Colaboratoryを使ってみたという記事を書きました。 手軽にPython&機械学習を試せるGoogle Colaboratory - スーツ姿のプロダクトマネージャー 次に、これを使ってDeep Learningを動かしてみようということで、私のチームでも人気なKerasを動…

手軽にPython&機械学習を試せるGoogle Colaboratory

Google Colaboratoryは、Googleが研究や学習用途に公開しているPythonの学習環境です。機械学習の開発環境として広く使われているJupyter notebookをベースに作られていて、機械学習を試すには最適な環境です。 デスクトップ版のChromeで動作するとのことだ…

プロダクトマネージャーにとってのデータサイエンス

ECサイトのレコメンド機能やA/Bテストを駆使したグロースハックなど、データサイエンスの考え方が、あらゆるサービス、製品開発に浸透してきています。 そのような中で、プロダクトマネージャーは、データサイエンスをどういった観点で、どのように学ぶべき…

はじめに読むべき機械学習の入門書3冊

「30過ぎのデータサイエンティスト見習い」では、SEからデータサイエンティストに転身したときに経験したことや苦労話を書きました。 この中で書いたように、まずスキルアップするために本を乱読したのですが、今思えばかなり回り道をしていたような気がしま…

カプセルネットワークとニューラルネットワーク

ディープラーニング(深層学習)が今のAIブームの牽引役であることは間違いありません。特に画像認識などの画像系データに強い技術ですが、テキストや時系列データへの応用例も徐々に増えてきました。 ところで、現場ではどうかというと、使えるときは使える…

product manager , data scientist の検索トレンド

プロダクトマネージャーの仕事について、Googleトレンドを使って量的な面からみてみました。日本でのプロジェクトマネージャーに関する関心も増してきていると思いますが、世界的な動向を見たいので「product manager」というワードを使い、カテゴリは「仕事…

PythonとR

データ分析や機械学習のための環境・道具としては、PythonかRを使うことが多いと思います。私も、両方を使っていますが、だんだんPythonを使うことが多くなってきました。 データサイエンティストのコミュニティのData Science Centralなどでも、たびたび「P…

30過ぎのデータサイエンティスト見習い(5) 嵐の後

ここまで、4回にわたり、SEがデータサイエンティストの道に飛び込んで、つまずいたことを書いてきました。 30過ぎのデータサイエンティスト見習い(1) 30過ぎのデータサイエンティスト見習い(2) ExcelからPerlへ 30過ぎのデータサイエンティスト見習い(3) MeC…

30過ぎのデータサイエンティスト見習い(4) SEのスキルが1ミリも活用できない

データサイエンティストとして、最も難しかったのは「いかに問題を見つけて、機械学習のタスクに落とし込むか」ということを肌感覚で身につけることでした。 前回の記事で書いたように、初めから「文書分類のタスク」とわかっているところから仕事を始めるの…

30過ぎのデータサイエンティスト見習い(3) MeCabとSVMな日々

データサイエンティストとして最初に取り組んだのは、文書分類のタスクでした。詳細は書けませんが、こんなタスクです。 ラベル付きの文書が大量にあり、現在は人手でラベルをつけている。これを自動化したい。 文書の量も大量にあったが、ラベルの数も数十…

30過ぎのデータサイエンティスト見習い(2) ExcelからPerlへ

前回、業務系SE職から研究職への社内転職したところまで書きました。 この社内転職では、職種こそ大きな変化があるものの、ミッションが「製品化検討・企画」という話だったので、ビジネス経験を活かせるだろうと思っていました。しかし、実際に業務を始めて…

30過ぎのデータサイエンティスト見習い(1)

前に、「スーツ姿の…」というのは?という記事で、研究所に移ってデータアナリティクスをやることになったことがあると書きました。ある意味勢いで移ったのですが、業務系SE職から研究職への社内転職、しかもデータアナリティクスという全く未知の分野へ飛び…

機械学習のための「道具」

このブログでは、AIや機械学習の話題も積極的に取り上げますが、これから機械学習をやってみよう!と思うSEの方向けの情報を投稿していきます。 自分自身、SE職から研究所でデータアナリティクスの研究をすることになり、相当苦労した経験があったので、何と…