Machine_learning_nursery_rhymes’s diary

仕事の種を模索するため、今まで逃げていた統計・データを勉強していく

消防設備士甲種4を次回受けよう

頭の体操に消防設備士甲種4を受けようと考えています。 科目免除などもあるので調べているんですが、電気工事士を持っていると、電気関係の10問+12問は免除になるようです。3時間15分のテストが2時間30分になると、筆記試消防法、電気の基礎知識、規格・構…

pandasでのデータ可視化メモ

df.plot(引数) 【折れ線でよく使う引数】 引数y: y軸の変数指定 引数x: x軸の変数指定 引数figsize: サイズ(tuple型で指定) 引数subplots: サブプロットをするかどうか(True もしくはFalse) 引数layout: サブプロットの行数、列数の指定 引数sharex: x…

音声検知モデル学習にあたっての備忘録メモ

import librosa load関数は音声データ(1次元のNumPy浮動小数点配列)とサンプリングレートという2つの値を返します。サンプリングレートはオーディオの秒当たりのサンプルの数です。デフォルトでは、すべてのオーディオはモノラルにミキシングされ、ロード時…

Neural Network Console Challenge ~~音楽ジャンルで分類~

Neural Network Consoleを用いてAudiostockの音声(BGM)データを解析 企業データを用いてディープラーニングに挑むSonyとレッジが企画するAI開発コンテスト第2弾になります。第1弾は画像分類がテーマに今回は音声データ解析がテーマになります。 nnc-challe…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 9日目

"ロック", "フュージョン","バラード","ポップス","クラシック"の分類 精度向上の取り組み① 波形の位置を考慮した認識の場合と、位置を平均化した場合とでAfine手前のプーリング処理を変える必要があるとのことでした。今回、音楽ジャンル分けということでリ…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 8日目

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 8日目は インプットの時間に当ててドキュメントを読んでます。 ニューラルネットワークの勉強 実践Deep Learning:波形データの分類と回帰教師データの作成で精度が向上しないので、…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 7日目

1日目はこちら 2日目はこちら 3日目はこちら 4日目はこちら 5日目はこちら 6日はこちら 音楽ジャンルで学習データ作成 ①今回は以下のジャンルで分けてみました。 "ロック", "フュージョン","バラード","ポップス","クラシック"みんな曲調が違うかなと思いま…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 6日目

1日目はこちら 2日目はこちら 3日目はこちら 4日目はこちら 5日目はこちら データセットの見直し 改めて、ドキュメントのデータセットを見直しました。 ①データセットの CSV ファイルは、ヘッダを表す 1 行目と、データを表す 2 行目以降で構成されます。 ②…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 5日目

1日目はこちら 2日目はこちら 3日目はこちら 4日目はこちら 学習方法の変更! 2回目のアノテーションでは当初7つに分けていたものの、正負が最大になっている群で学習させてみることにしました。前回、タグで正負つかなかったものを0で埋めたのが失敗だと仮…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 4日目

1日目はこちら 2日目はこちら 3日目はこちら 実際の学習 初めてデータ作成から学習・評価まで通貫で実施しました。試しに10epoch試してみました。 10epochで少ないのが収束の気配なく…評価もさんざん。失敗は成功の元ということで、 次回につなげよう。【学…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 3日目

1日目はこちら 2日目はこちら データセット作成 初めてのデータセット作成ということでかなり苦戦しました。 Neural Network Consoleのデスクトップ版には画像分類データセット作成ツールがありますが、他のデータセットの作成の仕方が分かりませんでした。 …

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 2日目

前回の記事はこちら テーマ設定2 本日も引き続き、テーマ設定を試行錯誤していきます。与えられている音声データには一行説明とタグ情報が付属しています。 そこでタグ情報を使って気分が良くなる楽曲を抽出し一先ず形態素解析を実施していきます。 手順 コ…

Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声(BGM)データを解析~ 1日目

はじめに 企業データを用いてディープラーニングに挑むSonyとレッジが企画するAI開発コンテスト「Neural Network Console Challenge」が応募期間 2020.09.16 WED ~ 2020.10.19 MONで開催されています。今回のテーマは、Neural Network Console を用いて、Aud…

AI実装検定【S級】の出題範囲を勉強教材にしてみよう 1日目

2020年9月7日の公式サイトにてAI実装検定【S級】第1回試験のエントリー開始が始まりました。 ①級の内容 AIの実装力だけでなく画像処理をメインとした実践的な力と、自然言語処理や有名モデルの実装などの応用的な実装に対しても挑戦できるレベルです。 また…

SQLを少し読めるようになりたい

SQLメモ(1) 【基本文】 (1)SELECT カラム(列)名 FROM テーブル名; ※命令文の終わりには ; (セミコロン)(2)SELECT カラム(列),カラム(列) 名 FROM テーブル名; ※複数のカラムを取り出す場合はカラムをカンマ(,)で区切る(3)SELECT カラム(列)/100 , …

在宅なのでDXを学ぶ

DXを学ぶメモ 在宅勤務になってしまったので、何かバージョンアップしないとと思いDXを 勉強中。そのメモ録 概要メモ ●レガシーシステムの刷真にEAを活用する。・EAって何? 効率的な業務プロセス、情報システムを構築するための設計手法①全体像の共有言語に…

【書評】「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本

「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本 「事業計画書を作成する」とういう一事例に沿ってデータの使い方が効果的に紹介されています。著者の柏木吉基さんの本は外れがない印象です。 「目的」→「仮説」→「手段」 自分自身、実験や作…

機械学習でワインの品質を予測する

機械学習でワインの品質を予測する 機械学習の定番であるワインの分析情報からワインの品質を測定していきます。fixed acidity | 酒石酸濃度 volatile acidity | 酢酸濃度 citric acid | クエン酸濃度 residual sugar | 発酵後に残っている砂糖の量 chloride…

来年に向けて

来年何をするか 絶賛、来年も迷走中ですが現在の業務と親和性が高く会社で役に立つ内容を勉強していきたいと考えています。★食品メーカー勤務 ・AI関連 データ分析、AI実装、統計 GICコース(現在受講中)・機械系 電験3種、施工管理・英語 TOEIC上記のように…

TOECI 第246回を受験及び今年の反省点

TOEICの感想 久しぶりにTOEICを受験しました。今回、Z会で勉強している成果が少しは出せるかと思いましたが、・・・無理やった。もう少しリスニング分かると思ったんだけどな。Z会アダプト2020/08/31まで有効期限があるのでもう少し頑張ろう。www.zkai.co.jp…

武器としてのデータ活用術を読了

今月発売の『問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術』気になったので購入してみました。 本書のテーマはデータを分析する際に現状あるデータから入るのではなく、「問題設定」を十分に検討しなければ不適切なデータ分析と結論になってしまうことが問…

今後の自己学習予定(下半期版)

9月Python 3 エンジニア認定データ分析試験 11月画像処理エンジニア検定 12月TOEIC あと、時間があれば統計の勉強をしたいな。

オンラインTOEIC®模試 e-testが気になる

3000問題よりランダムに配信されるオンラインTOEIC模試です。 最近、Z会のTOEIC講座をやっていますが、本番に近い環境で模試をやるのが一番練習になるんではないかと、ほかのテストでもそんな感じで勉強していますし・・・。その中で上のオンライン…

新しい形を取り入れた英語学習アプリ

Z会にて、「TOEIC®テスト Adaptie」でTOEICを勉強し始めました。「アダプティブラーニング」とは、あらかじめ設定されたカリキュラムや問題に決められた順番で取り組むのではなく、ひとりひとりの理解度に応じて学習を組み立てていく学び方です。スキマ時間…

勉強記:Python 3 エンジニア認定データ分析試験 2(NumPy)

Python 3 エンジニア認定データ分析試験 ライブラリによる分析実践から7割程度頻出されるので、ここを 落とすのは痛い感じになっています。 NumPyで全問題数の15%、6問出題される。 【IN】 np.random.random*1【OUT】 array([[0.67860102, 0.83121428], [0.6…

勉強記:Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Python 3 エンジニア認定データ分析試験 2019年8月27日~9月30日でベータ試験が始まりました。Twitterなどを見ても受けた方の情報がありません。認定テキストに沿って、勉強していこうと思いますが、Python 3 エンジニア認定基礎試験の要領で良いのか半信半…

Python 3 エンジニア認定基礎試験を受けてみた感想と対策

Python 3 エンジニア認定基礎試験とは? ◆受験方法 受験日:通年 試験センター:全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター 申込URL:https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html 受験料金:1万円(税別) 学割5千円(税別) ◆受験内容 …

Python 3 エンジニア認定データ分析試験 勉強メモ

4章で取り上げられていたNumpyの関数を試験メモとして残していきます。 NumPyの概要 配列や行列を効率よく扱うパッケージ。#インポート import numpy as np#reshapeメゾットを使用し(2, 3))に変更する a = np.array([0,1,2,3,4,5]) c = a.reshape*1 出力 a…

(ベータ試験)Python 3 エンジニア認定データ分析試験始まりますね!

cbt.odyssey-com.co.jpPython次期試験「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を2019年8月27日~9月30日までの 期間で、全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで実施します。 気になっているので受けてみようかと、主教材:「Pythonによ…

Arduinoで始める電子工作入門を熟読中

Arduinoのプログラミング基本構成 ①宣言 int led_pin = 13;②初めに一回だけ実行する関数 void setup() { pinMode(led_pin, OUTPUT); } ③繰り返し実行する関数 void loop() { digitalWrite(led_pin , HIGH); }①→②→③の順に実行され、③の繰り返し処理されます。…