最新記事

さて、いよいよAWS Summit Tokyo 2018も本日が最終日ですね。 3日目も思いっきり楽しむための5つのポイントをご紹介します。 AWSさんが用意してくれる無料のお弁当＆ビュッフェ！ 初日は飛天でランチボックスが振る舞われました…
続きを読む

こんにちは。NHN テコラスのWebマーケティングチームです。 先日5月17日（木）に、アマゾン ウェブ サービス ジャパン様（以下AWS様）と共催でセミナーを実施しました！ たくさんの方にお越しいただき、誠にありがとうございました！ 本日…
続きを読む

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、統計的仮説検定をするときのサンプルサイズの決め方の入門的解説を行います。 この記事は、永田靖『サンプルサイズの決め方』を参考に書かれています。 統計的仮説検定の枠組み 最初に…
続きを読む

5月30日から3日間開催される、AWS Summit Tokyo 2018。去年は開催期間が4日間だったため、19,000人以上が来場したとのこと。一つのベンダーが開催するテック系イベントとしては日本有数の規模を誇るイベントに成長してきてい…
続きを読む

5月30日から開催されるAWS Summit Tokyo 2018、面白そうなセッションが目白押しでワクワクしますね！ところで、みなさまはちゃんとランチの時間は確保しましたか？私はスケジュール詰め込んでしまったので、ランチという概念は消滅し…
続きを読む

いよいよ5月30日から開催されるAWS Summit Tokyo 2018！ AWS Summit Tokyo 2018に参加するNHN テコラスのデータサイエンティストたちに、AWSでデータ解析・活用をする場合のオススメセッション７つとそ…
続きを読む

• Alexa
• Amazon Machine Learning
• Amazon Redshift
• AWS Glue
• 機械学習

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…
続きを読む

• Amazon EC2
• Custom Vision Service
• Keras
• Python
• TensorFlow
• 機械学習
• 画像認識

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…
続きを読む

• Amazon EC2
• Custom Vision Service
• Keras
• Python
• TensorFlow
• 機械学習
• 画像認識

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…
続きを読む

• Amazon EC2
• Custom Vision Service
• Keras
• Python
• TensorFlow
• 機械学習
• 画像認識

  ※本セミナーは終了しました。   はじめまして。NHN テコラスのWebマーケティングチームです。 2018年5月17日(木)にアマゾン ウェブ サービス ジャパンさまと共催で 「システムの移行を検討中の方必見！AW…
続きを読む

• Amazon EC2
• Amazon RDS
• Amazon S3

こんにちは。データサイエンスチームの t2sy です。 この記事では、R と Python をシームレスに繋ぐことができる reticulate パッケージを紹介します。 reticulate パッケージを使うことで R を主に使っているデ…
続きを読む

• Python
• R言語
• 機械学習

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 数学専攻として学校を卒業し、データサイエンティストとして当社に入社してから1年ほどが経ちました。このたび「AWS Certified Big Data – Specialty」…
続きを読む

• Amazon Kinesis
• Amazon Redshift
• Amazon S3
• AWS 認定

はじめに 昨年，非線形データの相関係数を計算する記事を書きました。 「21世紀の相関係数」を超える 記事では， ピアソンの積率相関係数，最大情報量係数（MIC）というものを紹介しました ピアソンの積率相関係数は直線関係しか検出できず，最大情…
続きを読む

• 機械学習

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、Amazon Redshiftを紹介します。 Amazon Redshiftとは Amazon Redshiftとは、AWSが提供するデータウェアハウスサービスです。 データ…
続きを読む

• Amazon Redshift

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、Microsoft Azureのサービスの一つである、Custom Vision Serviceを紹介します。 Custom Vision Serviceとは Micros…
続きを読む

• Custom Vision Service
• 機械学習
• 画像認識

こんにちは。データサイエンスチームの t2sy です。 R の numeric には Inf (positive infinity)、-Inf (negative infinity)、 NaN (not a number) といった特殊な値…
続きを読む

• R言語

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。…
続きを読む

• Python

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、つい先日ベータ版のリリースが発表されたJupyterLabを紹介します。 Jupyter Notebookのふりかえり Jupyter Notebookはプログラムのコードを…
続きを読む

• JupyterLab
• 機械学習

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、パソコンで相関係数を計算する方法について解説します。具体的には、Microsoft Excel、R言語、Python（Pandas）、Python+Spark（PySpark…
続きを読む

• Python
• R言語

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、SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) を紹介します。紹介にあたって、私がPython 3で実装したものを使って解説していきます。…
続きを読む

• Python
• 機械学習
• 画像認識