「tmtk」の記事一覧

社内マッサージルーム利用状況がパレートの法則にしたがっているかを検証する

こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 この記事では、弊社の福利厚生の一つであるマッサージルームの利用統計情報を利用し、パレートの法則にしたがっているかどうかを検証します。 社内マッサージルーム はじめに 「80:20の法則」や…
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高速フーリエ変換で畳み込みを高速化する 3. 離散フーリエ変換と畳み込み

こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 前回までの記事(1.離散フーリエ変換入門、2.高速フーリエ変換(FFT)入門)では、離散フーリエ変換と、それを高速に計算するアルゴリズムである高速フーリエ変換を紹介しました。今回の記事では…
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高速フーリエ変換で畳み込みを高速化する 2. 高速フーリエ変換(FFT)入門

こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 前回の記事(1.離散フーリエ変換入門)では、離散フーリエ変換を紹介しました。今回の記事では、離散フーリエ変換を高速に計算できる高速フーリエ変換(FFT)というアルゴリズムを紹介します。 高…
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高速フーリエ変換で畳み込みを高速化する 1. 離散フーリエ変換入門

こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 この記事では、離散フーリエ変換の紹介をします。 離散フーリエ変換とは 離散フーリエ変換は、要素数がの有限集合を定義域にもつ関数を、 の形の関数の和で書き表す手続きのことをいいます。別の言い…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦!】(3)転移学習で精度100%

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを、転移学習を用いて作成します。 はじめに 前回の記事では、VGG16をファインチューニングすることで、桜とコスモスの写真を分類する…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦!】(2)ファインチューニングで高精度化

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを、ファインチューニングを用いて作成します。 はじめに 前回の記事では、畳み込みニューラルネットワークをゼロから作成し、学習させるこ…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦!】(1)ゼロからCNN

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 今回から、写真を分類する機械学習モデルを作成する手順を3回にわたってご紹介します。 この記事では、桜とコスモスを分類する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をゼロから作成します。 はじ…
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相関係数は外れ値の影響をうけやすい?Pythonで確認してみた。

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、外れ値が相関係数に与える影響を観察します。 相関係数 以前の記事で簡単に説明したように、相関係数(ピアソンの積率相関係数)は2つの変数の間にある線形関係の強弱を測る指標です。…
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