AutoGluonの「物体検出」のクイックスタートについて紹介・解説します。YOLOv3モデルを使って画像からバイクを検出するという内容です。 Object Detection - Quick Start — AutoGluon Documentation 0.2.0 documentation 表形式データや画像認識については別…

AutoGluonの「画像認識」のクイックスタートについて紹介・解説します。 各画像に描かれた衣類のカテゴリーを分類するという内容です。カテゴリはBabyPants, BabyShirt, womencasualshoes, womenchiffontopの4種類です。 Image Prediction - Quick Start — A…

「AutoGluon」の使い方を、公式のクイックスタートを解説する形で紹介します。 AutoGluonは、AutoML(Auto Machine Learning)を実現するライブラリです。特徴量の設計など機械学習で大変な部分を自動化してくれます。 AutoGluonは数あるAutoMLライブラリの一…

※ 2020/05/20にQrunchで書いた記事を移行しました。 matplotlibの文字化け対策は多くの情報がありますが、Amazon Linux2向けの情報はありませんでした。他のOSと基本的な対策方針は同様です。日本語フォントをインストールし、キャッシュを削除します。 対策…

<xgboostでグリッドサーチ(GridSearchCV)>*1 ※ 2020/04/09にQrunchで書いた記事を移行しました。 scikit-learnのGridSearchCVを利用して、グリッドサーチを行いました。 xgboostにはscikit-learnのWrapperが用意されているため、scikit-learnを使ったことがある人であれば、違和感なく使うことが出来</xgboostでグリッドサーチ(gridsearchcv)>…

<pandasで複数行の列を持つDataFrameを作成する方法>*1 ※ 2020/04/04にQrunchで書いた記事を移行しました。 列が複数行となっているDataFrameを作成する方法の覚書です。 結論は「pd.MultiIndexを使う」です。 例えば、次のようなDataFrameを作成したいとします。 # One Two Three # Four Five Six # 0 1.11 2.</pandasで複数行の列を持つdataframeを作成する方法>…

<xgboostでクロスバリデーション(Cross Validation)>*1 ※ 2020/04/06にQrunchで書いた記事を移行しました。 xgboost.cv()を使用したクロスバリデーション(交差検証)の方法を簡単にまとめました。 クロスバリデーションとは、学習データの一部を検証用データとして使用する手法です。 Wikipedaによれば次の通り</xgboostでクロスバリデーション(cross>…

<pandasのDataFrameをconcatすると型が変わってしまう場合の対処法>*1 ※ 2020/03/14にQrunchで書いた記事を移行しました。 pandasのDataFrameを連結する際はconcatを使用します。 このとき、DataFrameにNaNが含まれていると型が変わってしまう場合があります。 起きた事象 dtypeがintの列を結合するとき、結合元のいずれかにN</pandasのdataframeをconcatすると型が変わってしまう場合の対処法>…

Kaggle Titanic competitionのチュートリアルが終わったあとにやったこと*1 ※ 2020/03/11にQrunchで書いた記事を移行しました。 チュートリアルを終え、予測結果の提出方法までは分かりました。 以降は、予測精度の向上を目指しました。 結果として、スコア(…

※ 2020/03/02にQrunchで書いた記事を移行しました。 前回：Kaggleの始め方(Titanicコンペに参加する)の続きです。 前回は提供されたサンプルファイルを提出しただけでした。 今回から予測精度の向上を図っていきます。 引き続き、チュートリアルを参考に進め…

Kaggleの入門用コンペ「Titanic」の参加方法を紹介します。 ※ 2020/02/29にQrunchで書いた記事を移行しました。 Titanicコンペは入門用コンペ [1] コンペに参加する [1-1] Titanicコンペのページを開く [1-2] ルール [1-3] 参加完了 [2] チュートリアルを参…

データ分析コンペ「Kaggle」の始め方を紹介します。 ※ 2020/02/27にQrunchで書いた記事を移行しました。 Kaggleとは アカウント作成 [1] Kaggleのサイトにアクセス [2] ユーザー情報を入力 [2-1] 入力する項目は4つ [2-2] Usernameに注意 [2-3] 個人情報の取…

※ 2020/02/16にQrunchで書いた記事を移行しました。 Pyhtonで機械学習を行うとき、入力データをCSVファイルから取得することがあります。 Pythonで機械学習と言えばnumpyが欠かせませんが、CSVファイルの読み込みはpandasで行うと大変便利です。数行のコード…

Amazon Linux 2でJupyter Notebookを使えるようにするまで*1 ※ 2020/02/26にQrunchで書いた記事を移行しました。 Jupyter Notebookは機械学習を実行する環境として有名です。 機械学習には触れてきましたが、Jupyter Notebookには触れてこなかったので使って…

*1 「 機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム」を読みました。 本書は、機械学習の理論をPythonを実装しながら学ぶ本です。 機械学習やディープラーニングに数年触れてきながらも、理論はあまり理解していませんでした。理論を知…

<「Kaggleで勝つデータ分析の技術」の感想>*1 ※ 2020/08/30にQrunchで書いた記事を移行しました。 データコンペの1つであるKaggleの実践方法について書かれた「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読みました。 自分は趣味で機械学習周りのことに触れている身…