aokikenichiのQiita機械学習関連記事一覧

# データ分析一般
- [ヤバいデータ分析（まだ途中すまんだけど現状でも役に立つと思うので）](https://qiita.com/aokikenichi/items/9d829910efd5dff0b79)
- [データ分析を成功させるために『データ分析失敗事例集』『データドリブン思考』から見えてくること](https://qiita.com/aokikenichi/items/7986b76d9dac265326a3)
- [ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた](https://qiita.com/aokikenichi/items/644d03d403e3520e66ab)
- [ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。Data Analyst について対応する本をまとめた](https://qiita.com/aokikenichi/items/b5932acfafe12e71567b)
- [あるデータサイエンティストの勉強履歴（守備範囲が浅く広い系のために）](https://qiita.com/aokikenichi/items/20c1444dd429fa2e079a)

# 機械学習
## kaggle
* [KAGGLEでどこから手を付けていいか分からず学ぶことが多すぎてまとめてみた](https://qiita.com/aokikenichi/items/50dd3f086ef174f61fd6)

## 機械学習
* [機械学習](http://qiita.com/aokikenichi/items/52c50c90c8328a3f4305)
    * 機械学習概要について私が知りたかったこと。
    * [データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本](http://qiita.com/aokikenichi/items/ae4df263f591e47528a6)
        * [2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊](https://qiita.com/aokikenichi/items/0e064ecd3824fab9424d)
        * [2023年版データ分析の100冊](https://qiita.com/aokikenichi/items/29165f719d6e5631d7d0)
        * [データ分析関連（データサイエンス、データ分析、機械学習）書籍マップ Ver.1.00](https://qiita.com/aokikenichi/items/6bbb4d2a00f979927be4)
        * [SE, PG系の方がデータ分析、機械学習をやる必要が出た時にまず手にとるべき一冊](http://qiita.com/aokikenichi/items/fb1bb3d8e872af9139ec)
        * [データサイエンティスト協会スキルチェックリストver.3.00「データサイエンティスト」に必要な本](https://qiita.com/aokikenichi/items/febcc7ae4f803050e90b)
        * [データサイエンティストスキルチェックリスト「データサイエンス」必須項目の解説-1（数学的理解から科学的解析の基礎・統計数理基礎まで）](https://qiita.com/aokikenichi/items/0d418bb2df729c9a4803)
        * [データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか](http://qiita.com/aokikenichi/items/46ef492300ec30fd3681)
            * ver.2.00
        * [データ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介](https://qiita.com/aokikenichi/items/d45b99d8cd165e6fe925)
        * [【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！](https://qiita.com/aokikenichi/items/8a9974e54154a7867d71)
        * [【2024年版】因果推論・因果探索本の読書ガイド ー 代表14冊に掲載の分析手法星取表つき！ー](https://qiita.com/aokikenichi/items/c26c67d607969757ecd4)
        * [データサイエンス系気になる近刊書籍](https://qiita.com/aokikenichi/items/ff22e792c3da0f1781d6)
    * [データサイエンス関連のブログをまとめる（日本のみ）](http://qiita.com/aokikenichi/items/9099fd849748272497c1)
    * [氷解！データ分析、機械学習手法ってたくさんあるけどいつどれを使えばよいのか](http://qiita.com/aokikenichi/items/688e66d10a944051039c)
    * [疾走！WEB・クラウド上での機械学習、環境設定に悩んでいる時間なんて僕らには、残されて、な、い【途中】](http://qiita.com/aokikenichi/items/92058779358849e46368)
        * [お手軽気軽手ぶら無料！IBM Data Scientist Workbenchで深層学習TensorFlow, Chainer, Kerasにダイビングする（途中まで）](http://qiita.com/aokikenichi/items/827bc3ab6a2956932e6c)
        * [お手軽気軽手ぶら無料！Databricks Community EditionでApache Sparkにダイビングする](http://qiita.com/aokikenichi/items/db8b954066839edacb7a)
    * [即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない](http://qiita.com/aokikenichi/items/db980cd557fca49f818f)
        * [妄走！あふれるデータでAnalyだせ、行き先も分からないまま［即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない２］]
(http://qiita.com/aokikenichi/items/bd57ddbb258e48a2403c)
        * [衝動！データサイエンス部署に配属になったのに待ってるばかりじゃ恋はKAGGLEない［即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない３］](http://qiita.com/aokikenichi/items/6240ab04e63c1de076a5)
    * [私がどのようにして、機械学習とオープンソースへの情熱を違う業務をしながら自宅学習で満たしたか](http://qiita.com/aokikenichi/items/e0a26cf425d02e2eb317)
    * [機械学習系勉強会に行こう](http://qiita.com/aokikenichi/items/bcbf91980d79a8bbfd13)
* 『パターン認識と機械学習の学習』の学習
    * 名著『パターン認識と機械学習』を解説した名著
    * 『パターン認識と機械学習の学習』を読むにあたって、こんな解説があったらいいなと思ったところを書いております。
    * [第1章 「序論」のための確率用語の学習](http://qiita.com/aokikenichi/items/ac738a8ae771fcc904d4)
    * [第2章 「確率分布」のための数学 （途中まで）](http://qiita.com/aokikenichi/items/6bcd1c68be4ee47a63e7)
    * 3章以降取組中、、、

### 機械学習のための数学
* [数学は楽をするためにある－機械学習のための数学入門前の準備体操～その１数学記号、公理・定義・定理、微分積分～](https://qiita.com/aokikenichi/items/8fcf8b2401438af71cd2)

#### 微分積分、線形代数、最適化数学
* [データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学](http://qiita.com/aokikenichi/items/4d683dc5774f844f8113)
* 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』1章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/f67d1681e7faa29cc5af)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』２章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/b8d37fb0f391e91dd692)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』3章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/36c03a2a694feca7edf4)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』4章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/b6ab8cabb63a82febe92)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』5章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/81a2d9685167ddf32dad)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』６章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/3092729f7bbfbd803d3b)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』7章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/01dee7761607aabc58fd)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』8章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/6e5754a0468486551706)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』9章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/7c1712749b7d65fc7e03)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』10章章末問題の解答(1/2)](https://qiita.com/aokikenichi/items/5ba58b5b91a5df787b2a)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』10章章末問題の解答(2/2)](https://qiita.com/aokikenichi/items/90fb3fcecea847fef37c) 
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』11章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/a6d212db1e00d3bc41be)
    * [『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』12章章末問題の解答](https://qiita.com/aokikenichi/items/b9ec1a5c2e952be75855)


#### それ以上の数学
* [データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学２](http://qiita.com/aokikenichi/items/229f2886578f5eee4649)
* [機械学習の森、数学の剣～探索者の憧憬～](http://qiita.com/aokikenichi/items/be5c9ca78e852a78ea8f)
    * トポロジカルデータアナリシスに必要な数学

#### 数学に疲れたら、、、
* [データ分析の数学学習に疲れ「数学大嫌い」というあなたを癒やすお友達あるいは悪魔](http://qiita.com/aokikenichi/items/91a90952f0f9e47e90aa)


### 深層学習
* [深層学習小史～著名論文で綴る4年+24年～](http://qiita.com/aokikenichi/items/4d8f07e34fcebeecf050)
* フレームワーク
    * [深層学習フレームワークヒッチハイクガイド](http://qiita.com/aokikenichi/items/c359a53e8307be3ebe02)
* 講談社機械学習プロフェッショナルシリーズ『深層学習』の学習
    * 『深層学習』を読むにあたって、こんな解説があったらいいなと思ったところを書いております。
    * [第1章 はじめに、第2章 順伝播型ネットワークの学習](http://qiita.com/aokikenichi/items/eead6f7b7fad1f33056e)
    * [第3章 確率勾配降下法](http://qiita.com/aokikenichi/items/93e087aa22107204c091)
    * [第4章 誤差逆伝搬法](http://qiita.com/aokikenichi/items/9d35d62b56955c9887af)
    * [第5章 自己符号化器](http://qiita.com/aokikenichi/items/b48fbeefa99499e55fa3)
    * [第6章 畳込みニューラルネット](http://qiita.com/aokikenichi/items/cf051c191ed99406e67f)
    * [第7章 再帰型ニューラルネット](http://qiita.com/aokikenichi/items/3a71ddcb8ac4d6502e11)
    * [第8章 ボルツマンマシン](http://qiita.com/aokikenichi/items/664292d794f4709cf3be)
* 講談社機械学習スタートアップシリーズ『これならわかる深層学習入門』の学習
    * [第１章 はじめに](https://qiita.com/aokikenichi/items/d3679ddd9ff627a68e29)
    * [第２章 機械学習と深層学習](https://qiita.com/aokikenichi/items/789d54d28d330065b202)
    * [第３章 ニューラルネット](https://qiita.com/aokikenichi/items/48761d5a8aa078a5e080)
* 活用
    * [Windows10にCUDA9.0とPyCUDAをインストールしてテストが動きcupyインストールに苦労してChainerのMNISTチュートリアルでGPU使用で速度が約6倍となるのを確かめるまで](https://qiita.com/aokikenichi/items/dd6cb0d611784581c001)
    * [深層学習とマルコフ連鎖による短歌自動生成Ver.0.10](https://qiita.com/aokikenichi/items/13d9b327581f9ddc3c57)

# 自然言語処理
## 生成AI
* [プロンプトエンジニアリング、人間との対比で考えよう「具体的に」「小分けに」「専門家に」](https://qiita.com/aokikenichi/items/48f784fd7c6f2cf38487)
* [AIとは機械学習とは深層学習とは生成AIとはβ版](https://qiita.com/aokikenichi/items/4c66e28baa00c0bfd2b2)
* [大規模言語モデル(LLM)とそれまでの技術の流れを入門用にまとめた](https://qiita.com/aokikenichi/items/14ad95aacf2092aacbdd)
* [ChatGPT、MS Copilot、Gemini機能比較（ChatGPTのみ有料版にて）](https://qiita.com/aokikenichi/items/7e7df2eae9880a626ea7)
* [生成AI、自然言語処理を学ぶための無料コンテンツと一部書籍](https://qiita.com/aokikenichi/items/b5b6a400ef0a15c02097)


# 時系列分析

* [【決定版】需要予測・市況予測のための時系列分析の本リスト](https://qiita.com/aokikenichi/items/48d5dfaf3bd06da653dc)

章末問題を解く

* 『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題を解く（数式編）
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題を解く－第1章時系列分析の基礎概念－](https://qiita.com/aokikenichi/items/2c833ecd4ef2e3c77443)
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題を解く－第2章ARMA過程－](https://qiita.com/aokikenichi/items/8f75a90fa96037059414)

* 『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く－第1章時系列分析の基礎概念－](http://qiita.com/aokikenichi/items/0a5517dbe73978bd6f68)
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く－第2章ARMA過程－](http://qiita.com/aokikenichi/items/2394b088c16fb1067d34)
    * 第3章予測 は、コンピュータを用いて回答する章末問題なしなので省略
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く－第4章VARモデル－](http://qiita.com/aokikenichi/items/a7f610e2bf92ecd8b360)
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く－第5章単位根過程－](http://qiita.com/aokikenichi/items/6aac1ecb1844bbd84e14)
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く－第6章見せかけの回帰と共和分－](http://qiita.com/aokikenichi/items/825011ee4601273ba81c)
    * [『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く－第7章GARCHモデル－](http://qiita.com/aokikenichi/items/06a4de274e98a33af50a)

# 統計学
* [『現代数理統計学の基礎』の読書ノート、演習問題解説等参考となる記事のまとめ](https://qiita.com/aokikenichi/items/07813b9ce7f738445221)
* [多重共線性について難しいので専門書の記述をまとめた](https://qiita.com/aokikenichi/items/8b72965010e21cc1a004)

## 『統計検定準1級対応統計学実践ワークブック』をR, Pythonで解く
- [『統計検定準1級対応統計学実践ワークブック』をR, Pythonで解く～第16章重回帰分析～](https://qiita.com/aokikenichi/items/f55ff41f77d3b5a115e3)
- [『統計検定準1級対応統計学実践ワークブック』をR, Pythonで解く～第17章回帰診断法～](https://qiita.com/aokikenichi/items/3efa36223042e354d29b)
- [『統計検定準1級対応統計学実践ワークブック』をR, Pythonで解く～第18章質的回帰～](https://qiita.com/aokikenichi/items/a76efcc573b017c3ca26)

# Python
## 気象データ
* Pythonによる気象・気候データ解析I
    * [Pythonによる気象・気候データ解析I 1章章末問題](https://qiita.com/aokikenichi/items/755925f2f16e4f9a022c)
    * [Pythonによる気象・気候データ解析I 2章章末問題](https://qiita.com/aokikenichi/items/dc653c07059b7ac63c0c)
    * [Pythonによる気象・気候データ解析I 3章章末問題](https://qiita.com/aokikenichi/items/4be2cb4a8ebb4648fb4d)
    * [Pythonによる気象・気候データ解析I 4章章末問題](https://qiita.com/aokikenichi/items/66afc9b8d2786fc6b516)
    * [Pythonによる気象・気候データ解析I 5章章末問題](https://qiita.com/aokikenichi/items/538c0ec08d47624d9475)

* Pythonによる気象・気候データ解析II
    * [Pythonによる気象・気候データ解析II 1章章末問題](https://qiita.com/aokikenichi/items/3dd97d989cdd31043e2f)

## 空間地理データ
* [『クリギング』入門のPython実装](https://qiita.com/aokikenichi/items/12252b764d561474c5fe)

# R
## 汎用
* [2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ67冊+Next5冊=82冊（Rユーザー向け）](https://qiita.com/aokikenichi/items/1030b69fab2c979c2fff)
* [R35本ノック](https://qiita.com/aokikenichi/items/61f1fbd8077804c1c8fd)
* [Rの作図方法がわからなくなった時のWEB検索方法](https://qiita.com/aokikenichi/items/37b8f3a7a6cb2b28fa98)

## 位置データ
* [R/ggmapでStamenMapsのterrainを表示しようとしたらjpgとpngの問題で表示できなかったのでソースから修正した話](http://qiita.com/aokikenichi/items/e9a3f1fbadaf5e2baa26)

### RESAS
* [RESAS-APIをRで使ってみる](http://qiita.com/aokikenichi/items/33cd6328b80fed117637)

## caret
* [『Rによるデータサイエンス』をcaretで再現する](http://qiita.com/aokikenichi/items/b7525a9e0a667b56e7a2)

### vignette、caretのHPの和訳
* [caret vignetteの和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/46ba5e5d15927ac12c5f)
* [The caret Package](http://topepo.github.io/caret/index.html)の和訳
    * ページ構造が変わったのと日本語がおかしいところがあるので訳し直しています……って訳している方がいらした [機械学習アルゴリズム〜caretパッケージの和訳〜](http://rtokei.tech/machine-learning/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0%E3%80%9Ccaret%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AE%E5%92%8C%E8%A8%B3%E3%80%9C/) のでなにか別の特色を出せるようになったら再開します。
    * 1. Introductions
    * [2. Visualizations（可視化）の和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/c84fd186bab128bbc364)
    * [3. Pre-Processing（前処理）の和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/200e91300dba99408c39)
    * [4. Data Splitting（データ分割）の和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/94ed12550ce81657b907)
    * 【改訳前】[9. Parallel Processing（並列実行）の和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/5b7bf6deb9d42231f5fa)
    * 【改訳前】[15. Variable Importance（変数の重要度）の和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/387ba7efecc4abe461db)
    * 以下はもとのページがなくなっているかもしれない
    * 【改訳前】Basic Syntax → 5 Model Training and Tuning にマージされている　[基本的な書式の和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/2f2b1e960faec4b3bac4)
    * 【改訳前】Model Performance→17 Measuring Performanceにマージされている　[モデルパフォーマンスの和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/dd65c2b2b5126460cdb2)
    * 【改訳前】Models By Similarity →元ページがなくなっている、、、、 [類似度によるモデル一覧の和訳](http://qiita.com/aokikenichi/items/1d7919a7c035d48fbbd3)
    * その他取組中、、、

## LightGBM
* [LightGBM by R on Windows 10](https://qiita.com/aokikenichi/items/d10744455f898358ba11)

# 社会の問題をデータ分析で
* [社会の問題をデータ分析でー株価と正規分布ー](http://qiita.com/aokikenichi/items/634bd19b4a8a318d4922)
* [社会の問題をデータ分析でーインベスターZに出てきたロスカットルールを日経平均で試すー](https://qiita.com/aokikenichi/items/b33fbf246a450e61d51a)
* [社会の問題をデータ分析で－フジテレビ「THE SECOND」の後攻有利について－](https://qiita.com/aokikenichi/items/a2f9a6b8a5bd11124cb3)

# 人工知能
* [「ガートナー、人工知能 (AI) に関する10の『よくある誤解』を発表」を読みまして、いいねが増えそうと思い、記事を書きまする。](http://qiita.com/aokikenichi/items/6860b735d006744d7186)

# ベンダー資格
## databricks
- [databricks data engineer associate 模擬試験のチャート式参考書風解説](https://qiita.com/aokikenichi/items/0dbdf3941ebcd3769815)

# 番外

- [作図はテキストで！Mermaid, PlantUML and Graphviz](https://qiita.com/aokikenichi/items/cb65c546fced7d89fdfb)
- [作図はテキストで！Mermaid, PlantUML and Graphviz 2 ➖サイズ、テーマ、ノードとエッジなど➖](https://qiita.com/aokikenichi/items/8d2e3fc50a18114b38b3)