日頃より「テービーテックのデータサイエンス」をご覧いただきありがとうございます この度、深津大先輩と共同でこのブログを更新していくことになりました村松と申します今年の4月に文系出身ど素人の身ながら 社長の酔狂で転職し、データサイエンスを目指し…

半年間にも及ぶ長い講座でしたが、内容の濃～い充実したものでした！ 今回は、講座の最後を締めくくる、最後の演習についてたっぷりご紹介しようと思いますので、お付き合いください(｀▽´*)

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…