機械学習

自然言語処理：BERTでSHAPを使用した説明性可視化

自然言語処理再入門：TfIdfと次元圧縮手法で文章を可視化

Weights&Biasesで機械学習の実験管理を行う方法

Optunaとoptuna-dashboardの使い方をLightgbmを例に学ぶ

機械学習のハイパーパラメータの最適化に使用されるoptunaを1から使ってみました。例として単純な凸関数やLightGBMを使用しました。またoptuna-dashboardも試してみました。

【PyTorch】モデルの可視化・保存方法について学ぶ

PyTorchを使った少々実践的な内容をまとめました。モデルの可視化や保存方法について説明します。また、たまに見かけるtorch.lerpやregister_bufferについてもコード付きで紹介します。

【学び直し】Pytorchの基本とMLPでMNISTの分類・可視化の実装まで

忘れてしまったPytorchの基本を学び直す記事です。Pytorchでよくでるtensorの操作方法やMLPでMNISTの分類を行う方法を実装コードメインで紹介します。また、Google ColabratoryでTensorBoardで可視化する方法も合わせて説明します。

JupyterでインタラクティブなGUI操作

jupyterでスライドバーを使った動的操作などを紹介します。例としてDCGANの潜在変数を操作してみます。他にもアニメーションの生成やファイル選択のGUI操作なども紹介します

PyTorchでTensorBoardを使う方法

Pytorchでディープラーニングの簡単な可視化したくないですか？本記事では、PytorchでTensorBoardを使った簡単な可視化方法とDockerを用いた導入方法を紹介します！実際に、TensorBoardをDCGANのPytorch実装で試してみたのでぜひ見てください！

【機械学習】初心者がKaggleのtitanicで勉強してみた(モデル評価編)

【機械学習】初心者がKaggleのtitanicで勉強してみた(アルゴリズム選定編)

【機械学習】初心者がKaggleのtitanicで勉強してみた(前処理編)

【機械学習】初心者がKaggleのtitanicで勉強してみた

初心者がkaggleの登竜門で有名なタイタニック（titanic）の生存者予測を試してみました。機械学習をしっかり学びたいと思い、かなり丁寧にタイタニックを実際に実装してみました。