views2/28に弊社オフィスでKaggle入門のための機械学習勉強会を行いました。https://www.wantedly.com/projects/285523勉強会でやったこと今回の勉強会の題材はKaggleのタイタニックチュートリアルです。https://www.kaggle.com/c/titanic弊社のCTOである大岩が簡単にKaggleについて説明をした後に実際にタイタニックチュートリアルを解析から提出して順位表示まで30分程度で実況、実演しました。その後は約1時間半ほどフリーの時間で、各自がタイタニックチュートリアルにチャレンジして提出と順位表示まで行いました。解析に集中している様子。機械学習アルゴリズムについてから、Pythonの基礎的な使い方まで質問も飛び交い、とてもリラックスした雰囲気でした。勉強会で学んだこと開発環境タイタニックチュートリアルは乗客のデータなどから誰が助かるのか判定する課題です。今回の解析にはPythonを使用したのですが、特に開発環境等を準備する必要はなく、KaggleのKernelを使用しました。Kernelをクリックすると、ScriptかNotebookかが聞かれるので、今回はここでNotebookを使いました。pd.read_csv)Pythonを使うので、numpyとpandasを使います。Pythonというよりこの2つの関数の知識とかが最初は重要になってきます。pd.read_csv("../input/test.csv")raw_train.head()続いてトレーニング用とテスト用のデータを読み込んでおきます。読み込みに成功しているのが分かります。ここからは割と泥臭い作業になります。data=raw_train)ただ単に女性であるだけで生存率がとても高いので、ここの条件は必須だよねという話をしてみたりしていました。パラメーターを絞ったり計算して作ったりできれば、あとは学習させてアルゴリズムごとの結果を見てみます。良さそうな結果が得られれば提出して順位が表示されます!ただ、ここで良い数字が出ていても提出時は当然手元にないデータを含む全データでスコアが計算されるので、「手元でやったときとスコアが全然ちがう...」と落胆することもありました。名前の名字から生存確率を出せるらしいぞ等、アイデアを出し合ったり、他のkernelを見たりしていました。次にやりたいこと思いのほか機械学習は愚直な作業であることが参加者全員の感想だったようで、また、Pythonやそのライブラリの知識や使い方を勉強しないとスタート地点に立てないことも分かりました。iOSアプリ開発を行っています。我々は、画像認識、各種センシング、IOTを活用し、Webだけでなくリアル空間も含めた「人」の情報を取得することで、「どこかの誰か」でなく、「あなた」を理解し、「あなた」自身にピッタリのサービスを提供していきます。画像処理技術を用い、スマートフォンで顔と免許証の照合、偽造の検知を行い、オンラインで本人確認/登録を完結するサービスです。顔や指紋といった生体情報、スマホ、電話番号などの情報を組合せ、利用シーンに応じた適切な認証手段を提供するサービスです。アパレルはマス・カスタマイゼーションの時代へ。20基のセンサーで5万点群ボディデータの取得にわずか5秒のスキャニングシステムと、そのサイズ情報のクラウドDBを用いて、アパレル分野の究極のパーソナライゼーションや、ECにおける試着のビジュアル化を実現していきます。