本記事はQrunchからの転載です。
Uberが公開している機械学習モデルの予測と特徴量の関係性を可視化するツールであるManifoldを紹介します。
Manifoldを試す
Manifoldでできることを見ていきます。
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Uberが公開している機械学習モデルの予測と特徴量の関係性を可視化するツールであるManifoldを紹介します。
Manifoldでできることを見ていきます。
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Matplotlibの凡例を外側に出したい人用に色々な例を書いておきます。
次のような凡例の位置をいじらずに表示した状態からいじっていきます。
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Pythonのnamedtuple使ってますか? 案外使っていない方が多いので、ご紹介しておきます。
通常のタプルはインデックス指定でのみ要素を参照します。一方で、NamedTupleはタプルの各要素を名前によって参照できます。
例えばpというnamedtupleの要素にnameというものがあれば、次のようにして参照できます。
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逆行列を使った計算というのは機械学習ではそれなりに出てきます。 例えば、最小二乗法では $$ x = (X^T X) ^{-1} Xb$$ の形の式を計算する必要がありますし、正規分布の分散を扱うときにも逆行列が出てきます。 こういうときにnp.linalg.invを使って逆行列を求めて、その後にベクトルとの積を求めるは簡単にできますから、特に何も考えずにそういうふうにしたくなります。
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AWSのS3を使うようなシステムを開発するときに、S3と連携する部分だけAWSにつなぐより、ローカルにS3が欲しいなぁってふと思いました。でもそんな都合が良い話があるわけないよなぁ、なんて思ったら実はありました!その名もMinIO。 今回はMinIOの使い方を簡単にご紹介します。とても簡単です。
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自然言語界隈では非常によく話題になるBERTですが、BERTを使った文生成を実装してみたので今回はその話をします。BERTの事前学習モデルが文生成のタスクで使えたら、比較的少なめの学習データでもそれっぽく文生成できたりしないかなぁと思ってやってみました。