興味がない時には沢山見かけるがいざ欲しい時に限って見つからない：日本のデータサイエンティスト＆機械学習エンジニアブーム

我らが業界の雄*1、てつろーさんが新たなweb連載記事を始められたようです。

このタイトルが、流石は業界経験の長いお方だけあって非常に鋭いところを突いているなと個人的には感じています。で、完全に奇遇ながら実は6月8日に旧知の友人の依頼でプレイベートな講演会に登壇してきたのですが、その時も「あれから日本のデータサイエンティスト（そして機械学習エンジニア）ってどうなったんだっけ」という話題をしてきたということもあり。。。ということで、久しぶりに与太話でもしてみようかと思います。

*1:ご本人は「もうそっちの業界の人間じゃない」と仰せですが

Deep Learningで遊ぶ(1): テニス四大大会データセット（追記あり: 正規化した場合の検証）

MXnet / Kerasが本格的に普及してきたことで、いよいよ「誰でも（割と）気軽にDeep Learningを実践できる」時代になってきましたね、という話を前回の記事では一通りやってみました。

ということで、これからしばらく「気軽に実践できるようになったけど実際問題Deep Learningってどうなん？」というのを色々サンプルデータセットを替えて学習＆予測の挙動を見ることで、その実態を体感してみようという技術ネタシリーズをダラダラやってみようかと思います。

フレームワークはMXnet / Kerasどちらでも良いつもりですが、単に自分の環境でのお手軽さを優先して基本的にMXnetで統一しようと思います。リクエストがあればKerasでの実行例も後から追記するようにしますので、どうしてもKerasでどう回すか分からない！という方はコメント欄なりでご一報ください。

追記部分について

非常に重要なポイントが追記部分に含まれている＆追記部分に書かれている方が正しいR実行例なので、必ずそちらもご参照ください

ブログタイトル変えました（2016年6月）

ご覧の通りです（笑）。ご愛読下さっている皆様、今後とも引き続きよろしくお願いいたします。