はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
大学で数学ゼロだった僕が、アクチュアリー数学に合格した話 🔖 3
自己紹介高校：理系選択、数学はそこそこ得意だった。大学：数学とは無縁の日々（行列、統計、微積の応用すらほぼナシ）で部活三昧。社会人：未経験スタートでデータサイエンティストとして働いている。業務を重ねるにつれて数学の再学習の必要性を感じることが増えた。 アクチュアリー
ニューラルネットワークによる音声データの電子透かし技術 🔖 1
はじめにデータソリューション事業部の宮澤です。今回は、デジタルコンテンツの真正性の証明や改ざん検知に用いられる「電子透かし」という技術について、中でもオーディオデータにおける電子透かし技術について調査を行いました。本記事では、従来の統計的手法は簡単に触れるのみとし、研究分野で
この記事のゴール本記事では、画像認識の基本的な考え方から始めて、画像分類における代表的な手法とそれぞれの特徴や違いについて解説します。読了後には、画像認識とは何かを理解し、どのような手法があり、それぞれの手法がどのように異なるのかを把握できるようになることを目指します。
はじめにはじめまして。データアナリティクスラボの力岡です。今回は個人的なテーマとして、「犬」「猫」「我が家の愛猫『むぎちゃん』」の3クラスを対象にした画像分類モデルを作成し、その構築・評価のプロセスをご紹介します。ペットの画像分類に取り組んでみたい方や、PyTorchを使った
はじめにはじめまして。データアナリティクスラボの力岡です。私は日頃、テーブルデータの分析業務において、LightGBMをはじめとする勾配ブースティング系アルゴリズムを活用しています。ただし、その仕組みを十分に理解したうえで使いこなせているかというと、まだ自信が持てない部分もあ
トポロジカルデータ解析で見るS&P500のトレンド転換点：数学的アプローチによる市場変動の検出 はじめに昨今のトランプ関税の煽りを受けた株価の暴落を受けて、過去の株価に大きく影響を与えた要素をトレンド転換点の検出によって探し出せないかと考えました。本記事では、従来の