タランチュラ | データサイエンティスト
@tarantula_ds_
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慶應大学院卒2名で機械学習・統計のわかりやすい図解を発信🎓｜データ分析案件複数受注中(社内生成AI導入等)🧑💻｜データに基づくX運用支援・サポート実施中📱｜質問・ご依頼はDMでお願いいたします🙇
Joined July 2023
生成AI・AIエージェントが台頭しても、機械学習アルゴリズムは普通に重要です。 ただし今、使われ方が変わってきていると感じます。 今のAIエージェント系サービスって、 「AIに詳しくない人でも使える」ようにUI/アプリに落とし込まれてることが多いです。 で、その裏側では 機械学習（ランキング /
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【コード生成AI 徹底比較】 コード生成AIどれ入れていますか？ 僕は最近Clineを利用しています。 Copilot / Cline / Cursorを「自動化レベル・課金・導入難易度」まで比較しました。 ざっくりまとめると↓ ・安全に半自動→ Copilot ・ローカルで本格自動化→ Cline ・IDE一体で一括編集→ Cursor
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【機械学習オススメ参考書マップ】 僕はこうして、機械学習を一から学びました。 他にも初学者にオススメの参考書等がありましたら、ぜひコメントで教えてください！
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【JupyterNotebookではなくVScodeを使おう】 JupyterNotebookやColabを使っている人が多すぎる！ ぜひこの良記事を参考にVSCodeに乗り換えましょう！ 色々便利な点がありますよ！ https://t.co/OxkmAoXFcJ
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はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはい...
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これは正直理解できてなかった、、、 700いいね超えのこの記事は超参考になる。 アンダースコアの使い道を丁寧に解説してくれるのはこの記事だけじゃないでしょうか？ https://t.co/znGGy0vRJo
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1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブーム...
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プロフの固定欄にて「生成AIエージェント×機械学習」について言及しています。今日中に固定から外すので、皆さんの意見聞かせてください！
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【Pandasライブラリ】 Pandas利用者必見です。 普段使うPandasメソッドをまとめました。 知られてないけど超便利なメソッドもあるので、 初めてみたメソッドがあれば、ぜひどんなものかチェックしてみてください！
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皆さんがDSやAIエンジニアを目指す理由は何ですか？ 就職活動中の方に向けて、僕がデータサイエンティストを目指した理由をまとめてQiita記事にしてみました。 少しでも皆さんの参考になれば嬉しいです。 感想や質問等ございましたら、ぜひコメントしてください！ https://t.co/BvHJRI6qra
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はじめに 現在、慶應義塾大学修士2年で大手企業のデータサイエンティスト職としての就職が決まっているタランチュラです。 この記事では、これからデータサイエンティストとしてのキャリアを目指そうとしている方々に向けて、僕がなぜデータサイエンティストを志望したのか、その理由やきっ...
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ブレインパッドの新卒社員向け統計学の資料が非常に分かりやすいです！ 100p以上で有料級の資料です。 レベル感としては統計検定２級相当の資料ですね！ https://t.co/rI5TXVHXmh
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株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。 ※ 本資料の公開は、ブレインパッドをもっとオープンにする取り組みOpenBPの活動です。 [OpenBrainPad Project] https://brainpad.github.io/OpenBrainPad/
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【tqdmライブラリ】 "tqdmライブラリ"を利用していない人は損です。 モデルを学習したり、長時間かかるループを回している時に、どこまで実行できたか分からないから困る体験をした人は多いですよね。 そこでtqdmライブラリは大活躍します。プログレスバーで進捗状況が一目でわかるから安心です！
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【RNNアルゴリズム】 時系列予測における最も基本的な深層学習モデルはRNNですね！ 分かりやすく図解したのでぜひチェックしてみてください。 超詳しいアルゴリズムは、スレッドのリンクを読んでください！
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【VSCodeで関数の引数名を表示する神機能】 この機能は知らなかった。 初めて使うライブラリや関数があるときに、使うとめちゃくちゃ生産効率上がりますね！ https://t.co/PNQygIY4pl
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結論 引数が多くて、わかりずらかったコードが ↓ このように、引数の名前が表示されることでめちゃくちゃわかりやすくなります！ 設定方法 設定方法は、設定からPython Analysis Inlay Hints: callArgumentNamesをallにするだけ...
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【ベイズ推論による機械学習入門】 須山さんが、ベイズ推論の基礎について解説されているJ-Stage記事です。 ・条件付き確率 ・教師あり学習 ・ベイズ統計の利点 ・今後の展望 などがまとめられています。
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【機械学習のための数学】 機械学習のための数学が学べる本が無料公開されています。 前半が数学、後半は機械学習(線形回帰、主成分分析等)について解説されています！ "Mathematics for Machine Learning" で検索してみてください！
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【データサイエンティスト必須スキルまとめ】 DSとして身につけるべきスキルをまとめました。 この辺りの技術はキャッチアップしたいですね！ 他にも交渉力や資料作成スキルも同時に伸ばす必要があるので、DSは大変です。 生成AIをうまく活用しながら学習しましょう！
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【平滑化まとめ】 時系列予測の精度を向上させるためによく利用される平滑化の方法についてまとめました。 ・移動平均法 ・指数平滑法 ・Holt-Winters法 ・カーネル平滑法 時系列予測に取り組んでいる方は必見です！
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【機械学習の計算量オーダー】 大規模なデータで機械学習を行うようになると各モデルの計算量を考慮する必要が出てきます。 そこで代表的な機械学習モデルの学習・推定時のオーダーをまとめてみました！
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【わかりやすいPythonコードの秘匿化解説】 コードを納品するとき、「秘匿化」は重要な技術になります。 わかりやすく記事を書いたので、初めての方はぜひ一度読んでみてください！ https://t.co/IYl2q07lE8
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1. はじめに こんにちは！タランチュラです。 普段は統計や機械学習など、データサイエンスに関する情報発信をX上で行なっています。 もしご興味ある方は、是非フォローお願いします。 データサイエンス業務でコードを書くことは多いと思いますが、「作ったコードをどう安全に提...
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【Matplotlib公式まとめ】 データ可視化でよく利用するMatplotlibの公式チートシートです。 データを可視化することを侮ってはいけない！重要な発見につながることもあるから、DSとして最初に身につけたいライブラリの一つですね。
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