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即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない

わーっと書いてみた間違ってたらごめんな Ver.1.0 なにも分からないがとりあえずデータサイエンティストとしての外面だけ取り繕いたい場合

【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選

※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷( 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法(

データサイエンス関連の本を紹介する。

大学3年生の時に統計学の勉強をし始めて、今年で4年目を迎えています。 色々な書籍紹介の記事を読んだりしますが、どれくらいのレベルの時に、どれくらいの本を読んで、どんな感じになったのかという紹介は意外と少ないなと感じています。 今回はせっかくなので、自分がどういう勉強をしてきたかを振り返りながら、書籍紹介ができたら誰かの役に立つかなと思ってこの記事を書いてみました。 本の画像はAmazonへのリンク…

二択を繰り返すことで新しい本と出逢えるwebアプリを作った

作ったwebアプリについて 左右に表れる２つの本から1つを選ぶことを繰り返すことで, 新しい本に出逢えるwebアプリを作りました. 宣伝です. ↑web版 ↑androidアプリ版

機械学習を本気で極めるための欧米技術書5選——理論の壁を超えたい人へ

はじめに 前回の記事では、機械学習を正しく始めるための5冊( 今回は、その先の話をする。 モデルを動かせるようになった。精度もそこそこ出る。だけど、論文を読んでも数式が追えない。新しいアルゴリズムが出ても「なぜそれが効くのか」が直感的にわからない。面接でベイズ推論の話を振られて固まった——。 「実装はできるけど理論が弱い」という壁にぶつかるタイミングは必ず来る。そこを突破するために必要なのが、ここ…

PyTorch時代の機械学習書4選

はじめに 数年前、自分は社内の需要予測モデルを担当していた。精度はそれなりに出ていたのに、なぜその数字になるのかを説明できない状態が半年ほど続いた。特徴量を足し、ハイパーパラメータを振り、交差検証のスコアが上がったら採用する。その繰り返しだった。 限界が来たのはレビューの場だ。「この特徴量を落とすとなぜ悪化するのか」と聞かれて、何も答えられなかった。手は動くが中身を知らない。そのことが一発でバレた…

機械学習とLLMの基礎を固める5冊

はじめに 自分は一時期、オンライン講座のダッシュボードを埋めることが勉強だと思い込んでいた。受講済みのバッジは増えていくのに、業務で推論結果がおかしくなったとき、どこに戻ればいいのか分からない。動画は検索しづらい。該当の回を探しているうちに、そもそも何を疑うべきかを忘れてしまう。 転機になったのは、評価指標の選び方を先輩に詰められた日だった。AUCを使った理由を聞かれて答えられず、机にあった統計の…

Python機械学習の実践書4選

はじめに 数年前、自分は社内の需要予測モデルをひとりで抱えていた。検証データでのスコアは悪くない。それなのに本番に出すと予測が外れる。コードを何度見直してもバグはない。原因は交差検証の切り方で、時系列の未来の情報が学習側に漏れていた。 この手の失敗は、ネットの断片的なチュートリアルでは見つけにくい。手順は書いてあっても、なぜその手順なのかは書かれていない。自分がつまずいていたのは実装の腕ではなく、…

機械学習を実務で回す技術書4選

はじめに 半年ほど前、自分が担当していた予測モデルの改善案が社内レビューで止まった。オフライン評価のAUCは0.03上がっていた。それでも「その差は偶然ではないと言い切れるのか」と聞かれて、自分は何も答えられなかった。 そのとき痛感したのは、ライブラリのAPIをいくら覚えても越えられない壁があるということ。fit と predict は書ける。ハイパーパラメータ探索も回せる。でも、なぜそのモデルが…

機械学習の数式に強くなる定番書4選

はじめに 自分が機械学習を初めて触ったとき、やっていたことは fit と predict を呼ぶだけだった。チュートリアルをなぞれば精度は出る。それで仕事になっている気になっていた。 崩れたのは、本番データで精度が落ちた理由を聞かれた時だ。説明できなかった。特徴量を足したり木の深さを変えたりして数字は動くのに、なぜ動いたのかを言葉にできない。手順は覚えたが、手法の中身は空っぽだった。 そこから、ブ…