05 2021. 06. 22 2021. 21 近日刊行 近日刊行一覧 08. 05発売 ニヒリズムとテクノロジー 08. 05発売 はじめてのUXリサーチ ユーザーとともに価値あるサービスを作り続けるために 08. 05発売 Pythonで動かして学ぶ!あたらしいベイズ統計の教科書 08. 05発売 「ゆる副業」のはじめかた アフィリエイトブログ スキマ時間で自分の「好き」をお金に変える! 08. 06発売 ALL for SaaS SaaS立ち上げのすべて 2021. 08. 06 2021. 26 2021. 27 2021. 30 本の記事 本の記事一覧 なぜマイクロサービスがDXにとって重要なのか? 2025年の壁と技術的負債を乗り越えるために 販促との相性抜群の動画を活用できないのはなぜ? プロジェクトが失敗する3つの理由 「まず問いから始めよ」リサーチからイノベーションのアイデアを見つけるプロセスとは? 主語は「あなた」で! 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版(一般社団法人日本ディープラーニング協会 猪狩 宇司 今井 翔太 江間 有沙 岡田 陽介 工藤 郁子 巣籠 悠輔 瀬谷 啓介 徳田 有美子 中澤 敏明 藤本 敬介 松井 孝之 松尾 豊 松嶋 達也 山下 隆義)|翔泳社の本. ユーザーの行動を促すマイクロコピーを書けるUXライティングのコツ アフターコロナで変わる経営環境と消費者の価値観、これからのマーケティング戦略とは キャンペーン キャンペーン一覧 2021年カレンダーが発売!動物、風景、イラストなど 「福祉の本」をテーマにnoteをはじめました! 翔泳社の直販サイトに初回登録で500pt進呈中! パブリシティ情報 パブリシティ情報一覧 2020. 06 【パブリシティ情報】雑誌『ダ・ヴィンチ』『月刊美術』にて『論理的美術鑑賞』が紹介されました 2020. 03 【パブリシティ情報】雑誌『月刊清流』にて『Blooming Flowers 美しい花のポップアップカード』が紹介されました 2020. 29 【新聞広告掲載】日経新聞にて『統計学大百科事典』『数学大百科事典』が掲載されました。 2020. 22 【パブリシティ情報】『ダ・ヴィンチニュース』で『暮らしの図鑑 ガラス』が紹介されました 2020. 22 【パブリシティ情報】『ダ・ヴィンチニュース』で『プロカウンセラーが教える香りで気分を切り替える技術』が紹介されました 2021年06月 ランキング その他のランキング 書籍ランキング 1位 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版 2位 Python 1年生 体験してわかる!会話でまなべる!プログラミングのしくみ 3位 簿記教科書 パブロフ流でみんな合格 日商簿記3級 テキスト&問題集 2021年度版 4位 THE MODEL(MarkeZine BOOKS) マーケティング・インサイドセールス・営業・カスタマーサクセスの共業プロセス 5位 世界観の作り方 アイデア出しからデザインまで わかりやすいコンセプトアート入門 電子書籍ランキング 1位 UXライティングの教科書 ユーザーの心をひきつけるマイクロコピーの書き方 2位 AWSではじめるインフラ構築入門 安全で堅牢な本番環境のつくり方 3位 ビジュアル思考大全 問題解決のアイデアが湧き出る37の技法 5位 プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで コラム コラム一覧 2016.
アヤメのデータを読み込む scikit-learnには、分類や、回帰などの 機械学習 のサンプルデータとして、色々なデータが用意されています。 その中で、今回は、アヤメ(iris)のデータを使って品種を分類を実施します。 datasetsをimportしておいて、load_iris()メソッドを使う事で、データを取得できます。引数に、return_X_y=Trueを渡す事で、予測に使うデータと(説明変数X)と、分類のラベル(目的変数y)が取得できます。 X, y = datasets. load_iris(return_X_y= True) print ( '全データ:',, ) 4. モデルを定義する 以前も利用した、scikit-learnからインポートした svm ( サポートベクターマシン )のモジュールから、 SVC (Support Vector Classification)のクラスを呼び出して、 サポートベクターマシン を使った分類ができるモデルの実体を作ります。 ただし、今回は「kernel='liner'」を指定し、線形に分離します。また、「C=1」は、誤分類の許容度を表して、小さければ小さいほど誤分類を許容します。 5. クロスバリデーションを行う del_selectionモジュールの、cross_val_score()メソッドを使って、クロスバリデーションを行ってモデルの評価を行います。 これまでと違って、学習用データを使って学習(fit())を行い、検証データから予測(predict())を行ってから、精度( accuracy_score())などを求めるのではなく、一気に学習、検証、精度計算まで実施できます。 scores = cross_val_score(clf, X, y, cv= 5) print ( "各正解率=", scores) print ( "正解率=", ()) 6. ぼくのかんがえた "さいきょう"の G検定対策【まとめのまとめ】 - Qiita. Jupyter Notebook上で実行してみる 先ほど作成したファイルをJupyter Notebook上で実行してみます。 以下の通り、クロスバリデーションを実施して、このモデルの精度が測定できました。 図2. クロスバリデーション実行結果 正解率は、98%となり、前回単純に作成したSVMモデルの93%より精度が上がりました。前回の実施内容は以下の通りです。 次回は、グリッドサーチを使った、ハイパーパラメータのチューニングを行っていきたいと思います。 今後も、 Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机] で、スクレイピングと機械学習開発に取り組んでいきたいと思います。 【過去記事】 2019年8月31日(土)にE資格を受験して、合格しました!
今回は、クロスバリデーションという手法でモデルの妥当性を検証しました。 学習したデータに対してとても良い精度を出すモデルであっても、予測が必要な新たなデータに対する精度が非常に低い、いわゆる「 過学習 」という状態になることが良くあります。こうならないように、汎用的に良い精度になるモデルを作成するためには、妥当性の検証が必要になります。 その1手法であるクロスバリデーションに挑戦しました。 今回も Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机] の第4章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 今回は、Jupyter notebookを使って実行を行いました。 Jupyter notebookについては、以下もご参照ください。 では、振り返っていきたいと思います。 クロスバリデーションでモデルの妥当性を検証する 1. クロスバリデーションとは クロスバリデーションとは、日本語では「交差検証」とも呼ばれます。 この手法は、データを複数のグループに分割して、学習用データと、検証用データを入れ替えていくことで少ないデータでもモデルの妥当性を評価することができる検証法になります。 例:4つのグループに分割する場合 A~Dの4つのグループにデータを分ける。 ABCを学習用データ、Dを検証法データとして精度1を求める。 ABDを学習用データ、Cを検証法データとして精度2を求める。 ACDを学習用データ、Bを検証法データとして精度3を求める。 BCD を学習用データ、Aを検証法データとして精度4を求める。 精度1~4を平均してこのモデルを評価する。 図1. クロスバリデーション概要図 2. 翔泳社の本. 全体像 コード全体は以下の通りで、Jupyter Notebook上で実行しました。 from sklearn import svm, datasets from del_selection import cross_val_score X, y = datasets. load_iris(return_X_y= True) print ( '全データ:',, ) clf = (kernel= 'linear', C= 1) scores = cross_val_score(clf, X, y, cv= 5) print ( "各正解率=", scores) print ( "正解率=", ()) では、コードを順番に見ていきます。 3.
知識表現 2. 表現学習 3. 機械学習 4. 探索・推論 (イ)1. Deep Blue 2. Bonkras 3. Ponanza 4. Sharp (ウ)1. A/Bテスト 2. パターンマッチング 3. トイ・プロブレム 4. ダートマスワークショップ G検定の例題 – 一般社団法人日本ディープラーニング協会 (外部リンク) G検定向けの参考書 Photo by Pixabay on Pexels 以下で、G検定を受験する人の多くが利用しているオススメの参考書を紹介します。 1. 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 価格:2, 800円(税抜き) ISBN:9784798157559 発売日:2018年10月22日 著者:浅川伸一、江間有沙、工藤侑子、瀬谷啓介、松井孝之、松尾豊(著)、一般社団法人日本ディープラーニング協会(監修) 発行元:翔泳社 ページ数:224ページ 判型:A5 日本ディープラーニング協会のG検定公式テキスト。幅広い範囲を浅く扱っています。問題は本書の内容を基準にしているので、一度目を通すことをオススメします。 2. 徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 価格:2, 100円(税抜き) ISBN:9784295005667 発売日:2019年2月8日 著者:スキルアップAI株式会社 秋松真司、田原眞一(杉山 将 監修) 発行元:日経BP社 ページ数:224ページ 判型:A5 G検定の問題集です。公式テキストに例題は載っていますが、より多く解きたい人のための一冊です。すでに知識がある人は練習のため、そうでない人は問題確認のため、一冊持っておくと良いでしょう。この問題集で対策するのがオススメです。 3. 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 価格:1, 400円(税抜き) ISBN:9784040800202 発売日:2015年3月9日 著者:松尾豊 発行元:KADOKAWA ページ数:242ページ 判型:B6 内容はG検定に至らないものの、初心者でもわかりやすい入門書です。知識が羅列されている「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト」より流れを持って説明されているので、読みやすく、とっつきやすいです。入門書ですが、情報量は多く、G検定の問題もある程度は解けるようになります。 4.
ハッシュタグを選定してインスタグラムの投稿プランを設計する 運営しているインスタグラムのアカウントの種類が、個人の趣味のアカウントなのかもしくは企業の公式アカウントなのか、いわゆるブランディングやコンセプトなどをどのように考えているかなどで、それぞれのページで対策するべきハッシュタグは違います。ここを間違えてしまうと、最終的に投稿が蓄積していくプロフィールページの構成が、「ユーザーから見てフォローに値するアカウントかどうか」がよくわからない出来上がりになってしまい、プロフィールまで来てくれてたユーザーを取りこぼしてフォロワー数があまり伸びなくなってしまうので注意が必要です。 そこで、あなたのプロフィールページが、検索ユーザーから見て有益なものになるように、先に述べた人気投稿をリサーチして、投稿のプランニングを行ないましょう。 6. 写真の質で格段にフォロワーの差がわかれる??
プロフィールの情報を充実させる Twitterを開設したら、基本情報として、まずはプロフィールを充実させましょう。フォロワー像に一致するユーザーが見た時に「このアカウントならフォローしたい」と思ってもらえるようなプロフィールにしましょう。 名前 :公式アカウントであることがわかるようにし、企業名、ブランド名を含めます。 アカウント画像 :Twitterのタイムラインでは、アイコンでユーザーを認識することが多いものです。シンプルでわかりやすいものに設定するとよいでしょう。 カバー写真 :プロフィールの背景として表示されます。ブランドや企業イメージにあったものを選びましょう。 自己紹介 :アカウントの説明、発信内容などを160文字で設定します。フォロー、リプライをしない方針の場合は、自己紹介で説明しておくとよいでしょう。 場所 :地域を指定できます。本社所在地などを指定します。 ウェブサイト :ECサイト、オウンドメディアなど、運用しているTwitterアカウントと最も関連性の高いURLを一つ指定します。 生年月日 :必要に応じて設定します。 生年月日は設定日から13年以上前でないとアカウントが凍結されるので注意してください。 2. 関係者にフォローしてもらう 公式アカウントなのにフォロワー0の状態が続くのも寂しいものです。まずは、社員などの関係者にフォローしてもらうようにお願いしましょう。 さらに、社員にいいね/リツイートなど、拡散に協力してもらうことで、社員のフォロワーにアカウントの存在を知ってもらえます。 3. フォロワーにとって有益なコンテンツを提供する Twitterでは、日々どんな内容をツイートしているかがフォロワー獲得では最も重要です。前述したフォロワー像が関心のある情報、話題などを発信して、「このアカウントをフォローしておくと、役立つ情報が得られる」と思ってもらうことが重要です。 そのためには、画像や動画なども使ってわかりやすく発信するようにします。何かを解説するツイートであれば、図解、動画を付けてツイートすると、反応が上がることがあります。 Twitter運用者の日々の生活や、個人的な感想を発信するかどうかは、運営の目的によって判断します。企業やブランドに親しみを持ってもらうということであれば、"中の人"の話で親近感を持ってもらえるかもしれません。 ただし、こうした運用は難易度が高く、加えて、その"中の人"が担当を離れたあとでも、企業アカウントとして運用を継続できるかもあわせて考えてください。 4.
Instagram(インスタグラム)のフォロワーが順調に増えていくと、「インスタグラム経由で収入を得られるようになるのでは」と収益化が気になる方も多いでしょう。インスタグラムにおけるフォロワーと収入の関係や収入を得る仕組みについて解説します。フォロワー数を増やしてインスタグラムの収益化を行いましょう。 Instagram(インスタグラム)のフォロワーと収入との関係は?
今回は韓国人たちがよく使っているハッシュタグの定番から最新までご紹介してきました。 インスタ上で韓国人の友達を作りたい!と思っているあなたには役立つはず!! また自分の投稿にハッシュタグを使うだけではなく、積極的に検索もしてみるといいでしょう。 ここで紹介したハッシュタグを使えば、同じ趣味の人や日本に関心をもつ韓国人と出会えるきっかけになるかもしれません! \役に立ったらシェアしよう! /
インスタグラムの フォロワーが減る場合には、 時には諦めることも大切 です。 質の高いフォロワーが残ればいい と考えるケースもあります。 自分の投稿に一貫性があれば、 そこでフォロワーが減っても 仕方がない と思うことも必要です。 自分の 投稿に対して 共感しないフォロワーは、 自然と離れていくことが 多くなります 。 逆に言うと、 残るフォロワーは、 テーマ全体に何かしらの形で 共感してくれる人だと言えます。 残ったフォロワーを 大切にすることが 質の高いフォロワーを 集めることにも繋がります。 見込み客の質を高めた時、 比例して数が減るのが普通です。 LINEやメルマガと同じで、 見込み客を精査している。 と考えてみると上手く行きますよ!