Androidアプリを公開したので手順と反省点をまとめてみた。
こんにちは、@Yoshimiです。 やっと人生で初のAndroidアプリリリースをすることができました。というか、関わっていたというのが正しいかもしれませんが・・・私はアプリ開発会社所属、アプリ専門エンジニアでもないので…
機械学習、深層学習、Pythonなどを一生懸命勉強していく
こんにちは、@Yoshimiです。 やっと人生で初のAndroidアプリリリースをすることができました。というか、関わっていたというのが正しいかもしれませんが・・・私はアプリ開発会社所属、アプリ専門エンジニアでもないので…
こんにちは、@Yoshimiです。 前回、「YahooのYahoo! Finance APIを利用して株価を取得する」で、Yahoo! Finance APIの使い方を紹介しました。 今回は、Yahoo! Finance…
こんにちは、@Yoshimiです。 株価予測アプリをリリースすることが決まりました! 初心にかえり、株価取得から機械学習で予測するところまで、さらにその先のチューニングまでをブログで粛々とアップしていきたいな〜なんて考え…
機械学習を取り入れた株価予測システムはローカル環境でPython×Djangoで一通り完成しました。次はAndroidアプリ化を目指します。
機械学習の分類問題の検証で出てくる混同行列 (Confusion matrix)があります。サンプルコードはたくさんあるのだけど、そもそものTP、TN、FP、FNの意味をいまだに理解不足なので、自分なりにまとめてみました。
機械学習のアルゴリズムの一つであるサポートベクタマシン(SVM)を少し覗いてみて、実装します。分類では大活躍です。
HTMLのスクレイピングを行ってWebページを解析する、一部の文書を抽出して解析するなど用途も様々です。その難しい処理を行ってくれるのが、janomeのAnalyzerという強力なモジュールがあります。
自然言語処理のライブラリでMeCabを紹介しました。そこでも簡単に触れましたが、有名なライブラリでJanomeというのもあるので紹介します。というか勉強したのでメモ書きです。
私たち人間には「好き」「嫌い」「ポジティブ」「ネガティブ」などの感情・気持ちがあるので、それをAIで分析していようというのが感情分析・ネガポジ分析です。そのやり方を紹介します。
PythonでMeCabを利用する方法を紹介していきます。自然言語処理には欠かせないオープンソースの形態素解析エンジンです。