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消防士→ITエンジニア→研究者

2016-01-01から1年間の記事一覧

消防士からエンジニアに転職した話

私は2016年10月まで消防士の仕事をしていて、2016年11月からITエンジニアに転職しました。学生時代の専攻も情報系とは全く関係なく、プログラミングに初めて触れたのが2016年の1月からで、勉強を始めて約10ヶ月で転職に至りました。今回は、そんな少し変わっ…

【書評】『コンピュータで「脳」がつくれるか』は超わかりやすい人工知能(AI)の入門書だった。

2016年9月に出版された『コンピュータで「脳」がつくれるか』という本を読みました。すごくよかったので、紹介します! コンピューターで「脳」がつくれるか作者: 五木田和也,青木健太郎出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/09/27メディア: 単行本この…

はてなブックマークから特徴語を抽出し、ユーザーの興味・関心を分析する。

以前、文章から特徴語の抽出や特徴ベクトルを生成するモジュールを作りました。 hirotsuru.hatenablog.com 今回は、これを使って個人のはてなブックマークから特徴語を抽出し、興味・関心を分析できるのかやってみたいと思います。 はてなブックマークについ…

Rubyで文章を特徴ベクトルに変換するモジュールを作った。

最近、自然言語処理関係に興味を持ち、いろいろやっています。今回作ったものは、例えば、人工知能に関する文章をプログラムに渡すと、 { "人工知能": 3.4, "自動運転": 2.8, "研究": 1.5, ・・・・ } といったように、文章の特徴を表す単語(以下、特徴語と…

形態素解析エンジンMecabの辞書を更新する(mecab-ipadic-NEologdの導入)

先日、Rubyで2つの文章間の類似度を計算するモジュールについての記事を書きました。 hirotsuru.hatenablog.com 形態素解析、すなわち文章を単語に分割することは、文章を解析する上で、最初のステップとなります。この単語分割の際に用いる辞書は、日々生…

Rubyで文章間の類似度を計算するモジュールを作ってみた(TF-IDFとCos類似度による推定)

最近、自然言語処理に興味を持ち始めました。今回は、二つの文章(テキストファイル)の類似度を計算するモジュールを作ってみました。いずれは、これを発展させていって、機械学習とかも組み込んで、Webサイトをユーザの嗜好に応じて推薦してくれるシステム…

Rubyで始めるクローラー開発とスクレイピング & 為替情報を取得してみる。

近年「ビッグデータ」 という言葉が急速に流行し、 注目を集めています。ビッグデータとは、そのまま解釈すると膨大なデータのことですが、インターネット上の私たちの行動履歴もビックデータの重要な一部となっています。例えば、Googleでキーワードを検索…

非エンジニアによる人工知能と機械学習の話 & scikit-learnで回帰分析もやってみる。

現在、人工知能(Artificial Intelligence; AI)という言葉が、新聞やWebニュースで見かけない日がないほど盛り上がりを見せています。人工知能は、近年の目まぐるしい発展により、もはや研究の分野だけに留まらず、私たちの身近な生活にまで押し寄せてきてい…

Pythonで株価データを取得し、Matplotlibで可視化する。

はじめに 株価データは、代表的な時系列データの一つですが、Pythonはこの時系列データを取り扱うのを非常に得意としています。特に、Pythonライブラリの一つであるpandasはもともと金融データを扱うために開発されたため、時系列データの分析に強力な機能を…

IPython Notebook(Jupyter)って何ができるの?

最近IPythonまたはIPython Notebookという言葉をよく目にします。私も最初はなんじゃそれ?って感じでしたが、これを使い始めてその便利さに感動を覚えました。今回はその感動を共有したいと思います。 記事を読んで頂くと、IPython Notebookって何?という…

データサイエンスを始めました!

この度、データサイエンスの勉強を本気で始めようと決意しました!今回は、なぜやるか、なにをやるかなどをつらつらと書いていきます。 勉強を始めて改めて実感しましたが、IT関連の分野ってほんとに広大ですね。そんな中で、それなりの結果を出そうとしたら…

仕事力 = 能力の掛け算

私は学生時代、化学と英語の2つをかなりの時間をかけて勉強しました。そのおかげでその2つに関しては、今でも自信を持っています。そんな私は今、プログラミングの勉強に多くの時間を割き、集中的に勉強をしています。今回は私が、プログラミングを本気で…