データサイエンス 【実験計画法】次のデータを選ぶ【D最適基準】
今回は研究開発分野における機械学習の関連したテーマとして、
「どうやって実験条件を選択してデータを増やすか？」
を解決してくれる、D最適計画について説明をします。
いわゆるマテリアルインフォマティクスってやつです。
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仕事内容大公開！ 在宅ワークの率直な感想【こんなもん】
月に1回しか出社しない私が在宅ワークのメリットデメリットをひたすら挙げていきます。
何かの役に立ててください。
私が感じた在宅ワークのメリット
通勤時間の分、睡眠や趣味の時間が確保できる
おやつを食べたりリラ...
データサイエンス 本当にそのデータ、機械学習向け？【現役データサイエンティストが語る】
機械学習の用途に合ったデータについて、現役データサイエンティストが語っちゃうよ！
データサイエンス なぜドメイン知識がデータサイエンスにおいて重要なのか？【現役データサイエンティストが語る】
「データサイエンスにおいて、ドメイン知識が重要」
そんなことを聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。
わかっている人にとってはうんうんと納得する内容なのですが、私がデータサイエンスをかじり出したときは、
「専門知識...
コンペ系 Signate（シェアサイクルの利用予測）に挑戦してみた
今回は過去に実施されたSignateのシェアサイクルの利用予測に挑戦しました。
実際に投稿してみた結果、ランキング100位(暫定評価3.67)を切れました！
今回はそのノウハウを共有したいと思います。