蟹者

Python系技術メモ+20代土木技術者焦燥日記

plotlyかなー、やっぱw オンラインでインタラクティブなグラフを公開したいって、よく言われる()

色々webを見ていたら、タイトル通りの機能が簡単に使えるplotlyという神ライブラリを見つけたので、使ってみました。

一昔前、pythonでグラフ図示ならmatplotlibという風潮がありましたが、塗り替えられつつあるかと思います(知らんけど)。

オフライン使用でも、手元でグリグリできて、マウスオーバーで値を表示できたりといった機能は、解析の場面でもふっつーに便利だと思います。

そういえば、matplotlib1000本ノックをすると言ったな、アレは嘘だ。


引用:
matplotlib使いづらくない?plotlyで可視化しようよ - MATHGRAM
[Python] Plotly 入門 - ゾンビでもわかるPythonプログラミング

必要な情報は、基本的にすべてこのリンクに書いてあります。

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【雑記】VPSでCoincheck APIをPythonで動かしてデータベース自動更新するのを作ったよ【自由研究】

勝った。という感じです。よろしくお願いします。

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  • 1. プログラミングできないのにMacbookを買ってPythonなど入れる。
  • 2. さくらのVPSを契約&初期設定
  • 3. CoincheckAPIPythonで動かす
  • 4. 机と椅子を買って組み立てる。
  • 5. VPSPythonなどをインストールする
  • 6. のじゃロリおじさんのスタンプを買う
  • 7. Cronにてスケジューリング 価格情報等の自動収集
  • 8. 今までを振り返り、人生に特別な意味などないことを知る。
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【超意訳】Googleの中の人が振り返る2017年のAI関連技術と深層学習(原題:2017 AI and Deep Learning in 2017 – A Year in Review)

標記にまつわる昨年のニュースを概観する記事がtwitter等で軽バズりしていたので、英語のリハビリがてら訳しました。良くわからんところはGoogle翻訳だったり、英文のままだったりしています。また、まだ日本語訳のない技術的な名称は可能な限り英語のままにしています。

www.wildml.com

Denny Britz (@dennybritz) | Twitterさんという、Googleのbrain team の人がWILDMLという自身のブログ?で書かれた記事のようです。

関係ないですが、Britzさんは現在、東京に在住のようです。当然ながら、技術的な話が多めですが、後半応用面のレビューと社会的な動きへの言及があります。

  • AI and Deep Learning in 2017 – A Year in Review
    • 強化学習が専門家の教師データなしで人間を打ち負かす
    • 進化的アルゴリズム復権
    • WaveNet*1、CNN、及びAttention Mechanism*2
    • ディープ・ラーニング・フレームワークの年
    • 機械学習を学習する教材の充実
    • アプリケーション:AI&医学
    • アプリケーション:芸術とGANs
    • アプリケーション:自動運転車
    • アプリケーション:その他のイケてるプロジェクト
    • オープンなデータセット
    • ディープラーニングの再現性に関する話題
    • カナダと中国の人工知能事情
    • ハードウェアの戦争:NvidiaIntelGoogle、Tesla
    • ハイプ(誇大宣伝)と失敗
    • 注目を浴びたヘッドハンティングなんかの話題
    • スタートアップの投資と買収
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単純なRNN vs LSTMしたかったおじさんの覚え書き

前回のあらすじ


 仕事でLSTMを使うため、TensorFlowを触り始めたおじさんは、迷宮に迷い込む → わからないLSTM 〜最近の機械学習はホントどうかしてる - 蟹者

 なんやかんやあってお金の力で迷宮を抜け出すための武具(詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~)を手に入れたおじさんであったが・・・

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ブログが続かない2017

お久しぶりです。どうも、私です。

皆さんの貴重なお時間と、文明の利器であるネットのリソース的なあれこれ、ろくに使えもしないのに衝動買いしたMacbook Proの機械損料、はてなブログの意匠を凝らした使いやすいUI等々・・・・をムダ使いして、伝えたかったことは、このタイトルの内容です。

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わからないLSTM 〜最近の機械学習はホントどうかしてる

仕事で時系列データから何か答えを出せたらいいよね的な話題があって、欲をぶっかいて深層学習を使ってやろう、そしてTensorFlowにてLSTM*1を使おうと企んでる訳です。

タイトルは特に意味はなく、わかるLSTM ~ 最近の動向と共に - Qiitaに対する勝手なアンサーソングです。

ネットで集められる情報を集めたというだけの自分用メモで、おそらくあなたにとって有用な情報は書いていません。また、随時メモを追記する予定です。

*1:Long Short Term Memory ネットワーク。リカレントニューラルネットワークの派生にして代表。現況、畳み込みニューラルネットワークに並び深層学習ブームの双璧をなす(適当)。

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Tensorflowチュートリアルの簡単なやつをやってみるだけ(MNISTをソフトマックス回帰で分類する)

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タイトルの通りです。

僕たちはいつだって MNISTを分類するだけ。

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