渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「六本木で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木→渋谷駅前

2014-12-01から1ヶ月間の記事一覧

レバテックタイムの12/24付対談記事で話し切れなかったこと

データ分析 ビジネス データサイエンティスト 人材

データサイエンティストが生き残るために必要なのは「本質を見抜く力」｜小川卓氏ｘ尾崎隆氏対談 レバテックタイムさんのお招きで、そして正確にはこちらの記事で田宮直人さん(id:naototamiya)から誘われまして（笑）、こんな対談を先日小川卓さん(id:ryuka0…

2014年を振り返る：Stan, KDD, RでDeep Learning, 初の自著出版, そしてデータ分析業界のあれこれ

雑感 データサイエンティスト データ分析 年末回顧

魂の限界まで前処理をし続けている間にもう年の瀬が来ちゃいました。。。ということで、昨年末同様に今年もざっくり振り返ってみようかと思います。 柔軟な統計モデリングを目指してStan導入しました BUGS/Stan - 銀座で働くData Scientistのブログ これは1…

h2o.deeplearningでクリスマスツリー（のようなもの）を描く

R 機械学習 Deep Learning

R Advent Calendar 2014 (ATND)のクリスマス・イヴ担当ということで、クリスマスツリーを描いてみます。 R Advent Calendar 2014 : ATND まずは去年もやったSVMで、ついでにちょっとだけホワイト・クリスマス感を出してみた感じで。クリスマスツリーのデータ…

Rによる最適化計画(1)：とりあえずCRAN Task Viewを見て、{linprog}パッケージのsolveLP関数とoptim関数を触ってみる

R 最適化計画

時々最適化計画をやってくれみたいな依頼をもらうことがあるんですが、普通の線形計画法って普通にやると実はwinner-take-allみたいなことになって、結局ヒトが介在しなきゃダメみたいなことになるんですよね。なーんて愚痴りながらググってたらこんなPDFを…

"Understanding Dropout" (Baldi, NIPS 2013) メモランダム

論文 機械学習 Deep Learning

ちょっと今週は忙し過ぎて新しいことに取り組んでいる時間が1秒たりとも見つからないので、少し前にやった例の弊社分析チーム論文輪読会のネタをそのまま転載しておきますorz 元ネタはこちら。 Understanding Dropout ちなみに式を丸写しするのは面倒だった…

Stanで統計モデリングを学ぶ(7): 時系列の「トレンド」を目視ではなくきちんと統計的に推定する

BUGS/Stan R MCMC 時系列分析

何かこのシリーズめちゃくちゃ久しぶりなんですが（汗）、ちょっと最近問題意識を抱いている話題があるのでそれに関連した形でStanでやってみようと思います。 それは時系列の「トレンド」の扱い。ビジネスの現場では、時系列を意識しなくても良い*1クロスセ…