こんにちは、馬場です。
はい。無事完走しました!
報告がだいぶ遅くなりましたが、第9週、第10週の内容と講義全体の総括をしたいと思います。
16. 異常検出
今回は異常なデータを検出するアルゴリズムです。
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こんにちは、馬場です。
はい。無事完走しました!
報告がだいぶ遅くなりましたが、第9週、第10週の内容と講義全体の総括をしたいと思います。
16. 異常検出
今回は異常なデータを検出するアルゴリズムです。
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こんにちは、馬場です。
本番の講義終わりました!
あとは、この連載も完走します。今回は第7週、8週の内容です。
13. サポートベクターマシン
教師あり学習のオオトリは、SVM=サポートベクターマシンです。
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こんにちは。馬場です。
ブログさぼっている間に、講義はとうとうラスト10週目に突入です!
が、今回は第5週、第6週の講義の内容を紹介します。
9. ニューラルネットワーク
前回ニューラルネットワークがどのようなモデルなのか、説明していました。
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こんにちは、馬場です。
今回は第3週、第4週の講義の内容を紹介します。
6. ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は教師あり学習の一種で、正解が離散値となるような問題を解決するためのモデルです。
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こんにちは、馬場です。
1月より研究開発グループの一員として活動していますが、日々感じること。それは私にはコンピュータサイエンスの基礎知識が足りない!
そこで、この場を借りてきっちり勉強したいと思っています。
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こんにちは、馬場です。
前回は、こういう暗黙的型変換ははまる、という悲しい事例をScalaQueryを例に説明しました。
ただ、同じScalaのDSLで暗黙的型変換を多用しているライブラリでも、すんなり受け入れられているものもあるのです。
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こんにちは、馬場です。
Scala でDI (Cake Pattern導入編)で、CakePatternはメンバがつまづくところ第2位と書きましたが、ではわかりにくい第1位が何だったのか。
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こんにちは、馬場です。
前回はScalaのDIのパターンとしては最も有名なCake Patternを紹介しました。今回はDIの他のパターンも紹介したいと思います。
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こんにちは、馬場です。
唐突ですが、現在Play! + Scalaで開発しています。
それまではほとんどJava (たまにRuby/Rails)で作っていたので、本格的にサービスをScalaで作るのは初めて。
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