前回に続いて、「Microsoft Azure Machine Learning Studio」について より詳しく知るために、今回は自分で一からモデルを作っていこう！ と、試行錯誤してみましたが難しい！！ ということで、まずはAzure AI ギャラリーでお手本を見て学ぼうと思います。
今回は社長から耳よりな情報をゲットしました(*ﾟ▽ﾟ*) 「Microsoft Azure Machine Learning Studio」というものがあるらしい！ 気になったので調べてみましたー
DSITの講座第１期では後半に入りPBLが始まりました！ ある課題を５週間かけてグループで取り組み、精度を競い合います。 今回はそちらの様子をお伝えします(^▽^)o
2019年 8月31日に JDLA Deep Learning for Engineer 通称 E検定が行われました。 出題された問題と勉強方法についてまとめました。
2020年！小学校でプログラミング教育が必須となりますね。 それに伴い、プログラミングを手軽に学べる教材が多く販売されています。 今回はその教材について調べてみよーと思います^^*
前回に続き、SIGNATEの「お弁当の需要予測」をやっていきます。 前回はチュートリアルで紹介されているコードを実装してみましたが、 課題が残っていましたので、そちらに取り組みたいと思います！
今回はSIGNATEの「お弁当需要予測」の続きをやっていきます！ このデータセットには、チュートリアルが投稿されていたので、 チュートリアルを読み解いていこうと思います。
講座の第１期が後半にさしかかり、 内容もぐっと進化しましたので、そちらをお伝えします！
今まで私が勉強に使った、本やサイトをまとめてみます^^ 特に、お金を極力かけないでって事にこだわっています！ 独学でAIやデータサイエンスについて学びたい人のお役に立てたら幸いです(´∀｀*)
今回は講座に増えた新しい仲間（物）をご紹介していきたいと思います！
今回は講座でどういったことを学んでいるかを，ちらっとお見せしちゃいます。 １４回目の講義内容は，なんと！物体検知！かなり高度な内容に入ってきました．
「製造業特化型データサイエンス集中コース」の２期の様子をご紹介します．
前回SIGNATEについて書きましたが、今回は実際にコードを書いて 投稿するまでをやっていきます！Kaggleの方では分類問題に挑戦しましたが，こちらでは回帰の問題に挑戦します． 使用したデータセットはLearningの「お弁当の需要予測」です。 SIGNATEのLearni…
これまではKaggleに挑戦してまいりましたが、 今回はKaggleの日本版！SIGNATEに挑戦したいと思います。 そもそもSIGNATEとは？
「製造業特化型データサイエンス集中コース」を受講し始め早くも３週間が経ちました!!! 講座の様子をどうぞご覧ください。みんなと仲良くなれたかな(*’▽’*)？？授業前のもくもく会講座は１４：３０～ですが、教室は１３：００～開いています。 「もくもく会…
