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なんかいい映画ないかなぁと思うことは誰にだってありますよね。ちょっと時間ができた時なんかに、映画でも見てみようかと。でもこれはそんなに簡単なことではありません。 世の中にある映画なんて多すぎて一体いくつあるのか分からないくらいですし、一回選んだらだいたい2時間は取られるわけです。おもしろくない映画に2時間奪われるリスク、そして最高の映画を見ずに人生を終えてしまうリスク。こんなハイリスクを背負って僕たちは映画と向き合っていかなければいけません。 恐ろしい。 こんな恐ろしいことがありますか。 でも安心してください。機械学習がそれを解決してくれます。今回の記事では、機械学習を使って、自分自身に映画をおすすめするモデルを作ってみました。 何は無くともまずはデータが必要です。今回はみんなのレビューサイトさんからデータを拝借しています。 みんなのレビューサイトでは、レビュアーが自身のプロフィールを登録

本編をご覧のみなさんこんにちは。本編をご覧になっていないみなさんもこんにちは。 こちらの記事ではスクレイピング編をお送り致します。 言語は慣れたPythonを選択しています。 映画レビューサイトは、利用規約やデータ表示の構造から、みんなのシネマレビューさんにお世話になることにしました。ありがとうございます。情報量も多くて素晴らしいサイトですね。 では、早速やっていきましょう。まずは必要なライブラリをインポートしておきます。どれも一般的なものですね。 #必要なライブラリをインポート from bs4 import BeautifulSoup import requests import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import time みんなのシネマレビューさんでは、映画情報（制作年、監督、キャストなど）、レビュアーリ

こんにちは、Shoです。 今年の6月にミシガン大学ロスを卒業し、晴れてMBAホルダーとなりました。12月までは大学に残って機械学習の研究をしているのですが、いよいよ帰国の時が近づいてまいりました。 来年の頭から東京に戻るので、どのへんに住もうかなぁと思案しておるところです。 しかし住居選びというのは考えなければいけない要因が多くて大変ですね。なるべくお買い得な物件を選びたいところですが、どの区がいいのか、広さはどのくらいの部屋にしようか、2LDKと3Kだとどっちがいいの？とか、これは人間の頭で考える案件ではありませんね。コンピューターができることは全部自動化してしまいたい。 ということで、やってみました。 機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた 物件情報サイトは色々ありますが、今回はSuumoさんを選択。著作権に関しては、利用規約に以下のように書いてあります。 「ユーザー

さて、前回のブログで足立区の賃貸物件を取得しました。 www.analyze-world.com 同様にして、東京都23区の物件も取得してしまいましょう。今回僕が取得したところ、合計で200,060件になりました。csvファイルで70MBほどですので、Excelだと重すぎて処理スピートがかなり遅いです。いい感じにビッグなデータが手に入ったんじゃないでしょうか。 物件情報を取得したはいいものの、このままだと分析をまわせないので、前処理を施します。今回の最終目標はお買い得物件を探すことなので、応答変数は賃料が主な指標になりそうです。賃料に対して、それぞれのカラムがどのように効いてくるかを考慮しながら処理していきます。 今回使うライブラリはpandasとnumpyだけです。それぞれ区別に保存しておいたファイルを結合して一つのファイルを形成します。 #必要なライブラリをインポート import p

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに Team AIでは機械学習APIを利用して気軽にアプリを構築しよう！という月例イベントをやっており、そこで使っているAPIの情報をまとめました。楽しいので、皆さんも是非試してみてください。 実ビジネスにも、使えますよ！ #GoogleのDEMO:まずはこれを試しましょう 登録不要で、データをインプットすればアウトプットが出て来ます。 ###自然言語処理(Natural Language API) これの https://cloud.google.com/natural-language/ ここの部分に好きな文章を入れてみてく

背景 社内ヘルプデスク（Redmine）における管理対応の業務を効率化し、サービスレベルを上げたい 現状の課題 起票されたチケットの解決にかかる時間が長い 原因の一つは、正しい担当者にチケットが割当てられず滞留することがあること 処理されないチケットは、カテゴリが正しく設定されていないものが多かった 弊社の運用としてカテゴリ単位で専門的な担当者が割り当てられているので、カテゴリを間違うとやり取りが増え、解決までに時間がかかってしまいます Redmineについては下記を参照下さい http://redmine.jp/overview/ 作ったもの Redmineにチケットが新規に起票すると、過去のデータから自動的にカテゴリを設定する仕組みをDeepLearningを用いて作成しました。 これにより正しい担当者にチケットが割り当てられ、チケットの平均解決時間の向上を狙います。 この仕組に対して

エンジニアの隣の席に座ってる非エンジニアの岡田です。 ソーシャルPLUSのプロダクトマネージャーをやってます。 ソーシャルPLUSは WebAPI で提供するサービスなので、 API が叩けないと逐一エンジニアの手を止める事になってしまい、本来やるべき開発に少なからず影響が出るため、 curl から学び、今は postman を愛用しています。 個人的には有料プランにしても良いくらいお世話になってます。お世話になった恩返し（有料プラン移行）は未だできていません。 10月23日に LINE の Messaging API のリッチメニュー機能がリリースされました。 ソーシャルPLUSは LINE ログインにも対応しており、Messaging API をブラウザベースでメッセージが送信できるメッセージマネージャーのオプション機能もあります。リッチメニューは Messaging API だけでな

趣味がヘヴィメタルとBABYMETALの久保田です。 今日は私が常用しているオープンな音楽データベースMusicBrainzをご紹介します。 MusicBrainzとは 非営利のMetaBrainz財団によって運営されている、オープンな音楽データベースサービスです。 音楽のウィキペディアを目指しているそうです。 何ができるの？ アーティストやリリースされているCDなど、音楽に関係する情報が数多く検索できます。 MusicBrainzにはMBIDという、リソースごとにユニークなIDが割り当てられています。 https://musicbrainz.org/artist/27e2997f-f7a1-4353-bcc4-57b9274fa9a4 このMBIDはlast.fmなど他の音楽系WebAPIの検索条件に使うこともできるため、MusicBrainzのAPIを使えるとマッシュアップサービスを作

Raspberry Pi/Macを秘書代わりにしたい 毎日天気予報や今日の予定を教えてくれると、Raspberry Piを秘書代わりにできそうですね。というわけで、天気予報情報やGoogleカレンダーの予定をpythonで取得する方法を調べてみました。この後は興味のない人は退屈な宇宙語が続くので、興味ある方のみご覧下さい。 Googleカレンダーの予定通知 Macでの設定方法 私はPyenvを使ってセットアップしました。 python2系を想定していますが、多分python3でも動くでしょう。インストールしたライブラリはgoogle-api-python-clientだけです。以下コマンドでインストールできます。 $ pip install google-api-python-client Raspberry Piでの設定方法 以下記事を参考に基本的なセットアップを完了させます。 後は、タ

2013年のいま、API界隈が熱い！ 今年に入り、官公庁の統計データやNHKの番組情報など、今までなかなか利用できなかったデータがAPIとして扱えるようになってきました。このエントリでは現在公開されているAPIを一覧でまとめます。いま使えるAPIはこれだけ読めば大丈夫。2013年の最新マッシュアップ事情をあますとこなく網羅します！ HOT! API 総務省 次世代統計利用システム（国勢調査、人口推計、就業構造、企業統計、物価統計 etc.） NHK番組表（※未公開） 行政・自治体・公共サービス 郵便番号 郵便番号検索API（郵便番号 → 住所） 郵便専門ネット（郵便番号 → 住所、郵便番号の簡易存在チェック） ぽすたん（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） IW3 PROJECT（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） 宇宙 Google+ JAXA PR（※現在一部の学生に限定公開

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自分メモ。 駅すぱあとwebサービスにまつわるエントリをこちらにまとめます。 2016年以前 「駅すぱあとWebサービス API無償提供」を利用してみました。 | 初心者備忘録 VAL の LABO: 駅すぱあとAPIで駅すぱあとの駅データを取ってみた 公共機関や関連サービスが提供するAPI 20選｜ferret [フェレット] 駅すぱあとWebサービスからデータを取得する - オープンソースBIのPentaho（ペンタホ）ブログ 駅とか路線のマスターデータの入手方法 - Qiita 「駅すぱあとWebサービス」APIの紹介 #apijp - uchimanajet7のメモ 2016年 Watsonに博多弁をしゃべらせてみた - Qiita 【つないでみた】駅すぱあととつないで交通費精算をラクにしてみた｜ASTERIA WARP 製品ブログ｜EAI / ESB 国内シェアNo.1の【AST

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最近知ったのだが、グーグルが提供しているWebAPIに、自然言語処理に関する機能を持つものがあって、これがなかなか面白そうだなと感じている。 cloud.google.com この中でも特に、「感情分析」というやつが気になっていて、どういうものかというと、なんでもいいので適当なテキストをこのAPIに与えると、その内容を分析して、ネガティブ度・ポジティブ度を判定してくれるというものだ。 実際にこのページからデモが試せるようになっていて、試しに「チョコレートが好きすぎて死にそう」と入れてみると、ポジティブ度９０％となり、「チョコレート嫌いなので食べると死ぬ」だとネガティブ度２０％と出てくる。 まあこれはわかりやすい例なんだけど、とにかくこちらが与えた文章に含まれる感情的な要素を読み取って、それを数値化して返してくれるというものだ。 こういうAPIが昔から欲しかったんだけど、なかなか気軽に利用で

この記事は Django Advent Calendar 2017の16日目の記事です。 はじめに Django REST Framework(以下 DRF)を使ってみると便利だったので復習もかねて簡単な物体検出APIをつくりました。記事の内容はDRFとChainer(Deep Learningフレームワーク)を使って物体検出APIをつくったというものです。 DRFはDjangoと組み合わせて使うことで、簡単にRESTfulなAPIを作成できます。webコンソールもついているのでAPIの動作確認も簡単に行えます。 APIの構成は画像をPOSTすると画像に何が写っているか検出して、検出された物体を返すというシンプルなものです。「Deep Learninngが流行っているので無理やり組み込んでみた」というかんじなので、内容はDRFメインでChainerについてはそんなに触れないで書いてます。D

概要 スクリプトを使って，支払い情報の取得設定や通知できるようにするためにはどうすれば良いかを説明します。 Google Cloud Platform(以下GCP)の支払い情報をBigQueryにエクスポートして，GCFで集計してSlackに通知するスクリプトを作りました． 下のような通知が日時でSlackに届きます．かっこの中身は前日の金額との差（昨日より増えてるか減ってるか）です． オプション設定によりプロジェクトの内訳も表示できるようになります。（一番下を参照） デプロイコマンドも同封しているので、slack api tokenとBigQueryのエクスポート設定をすれば任意のチャネルに通知を飛ばせるようにできます。 スクリプトはこちら（Github） 使用するもの ・BigQuery ・Google Scheduler ・Google Cloud Functions ( Node.