Amazon Machine Learningの検証をする上で、参考にした記事やリソースまとめ


Amazon Machine Learningの検証をする上で、参考にした記事やリソースをまとめています。

※追記: 検証結果です => [機械学習で東京都の不動産の取引価格を予測する](https://blog.mmmcorp.co.jp/blog/2017/11/30/amazon-machine-learning/)

## 概要編

- [Machine Learning | Coursera](https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome)
- [Amazon Machine Learningに3カ月先までの出費を予測させる – サーバーワークスエンジニアブログ](http://blog.serverworks.co.jp/tech/2015/12/02/amazonml-spendprediction-2/)
- [Amazon MLでプログラミング不要の機械学習＆簡単データ解析 - 648 blog](http://www.kyamaneko.com/entry/amazon-machine-learning-easy-data-mining)
- **[【新サービス】Amazon Machine Learningを試してみた｜ Developers.IO](https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/getting-started-amazon-machine-learning/)**
- **[『Amazon Machine Learning Concepts』を読んでみた ｜ Developers.IO](https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/readed-amazon-machine-learning-concepts/)**
- [Amazon Machine Learning概要](https://www.slideshare.net/n3104/fit2015-amazon-machine-learning-overview)
- [Amazon Machine Learning ハッカソンを開催しました｜ハンズラボブログ｜ハンズラボ株式会社](https://www.hands-lab.com/contents/?p=3143)
- **[Amazon Machine Learningの概要について | ナレコムAWSレシピ](https://recipe.kc-cloud.jp/archives/7690)**
- [Amazon Machine Learning活用例 | ナレコムAWSレシピ](https://recipe.kc-cloud.jp/archives/7853)
- [Amazon RekognitionとMachine Learningで画像判定機を気軽に作る](http://engineer.roomclip.jp/entry/20)

## データ選定編

- [機械学習に使える、オープンデータ一覧　※随時更新 - Beginning AI](http://beginning-ai.hatenablog.jp/entry/open-data-index)
- [日本の行政機関等が公開しているAPIについてのまとめ（2016年8月17日暫定版。随時更新） - Qiita](https://qiita.com/kimuraya/items/3cc6c84bf6eac30851f1)
- [Data.gov](https://www.data.gov/)
- [DATA GO JP](http://www.data.go.jp/?lang=japanese)
- [ケンタテクブロ: Azure MLのテキストアナリティクスを使って日本の会社を分類してみる](http://kentablog.cluscore.com/2015/08/azure-ml.html)
- [Amazon Machine Learning のデータソースで日本語テキストを扱う方法 - Qiita](https://qiita.com/handa/items/96574cde4fa7cb992a85)
- [Amazon Machine LearningにTwitter Archiveを突っ込んで分析させてみる ｜ Developers.IO](https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/put-twitter-in-amazon-ml/)

## ドキュメント編

- **[回帰モデルの洞察 - Amazon Machine Learning](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/regression-model-insights.html)**
- [機械学習アプリケーションの構築 - Amazon Machine Learning](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/building-machine-learning.html)
- [モデル精度の評価 - Amazon Machine Learning](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/regression.html)
- [データソースの作成と使用 - Amazon Machine Learning](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/creating-and-using-datasources.html)
- [ML モデルのトレーニング - Amazon Machine Learning](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/training-ml-models.html)
- [機械学習のデータ変換 - Amazon Machine Learning](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/data-transformations-for-machine-learning.html)

## 回帰分析の評価編

- **[Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（回帰分析編） | ナレコムAWSレシピ](https://recipe.kc-cloud.jp/archives/7753)**
- [人工知能開発初心者が「Amazon Machine Learning」を使ってみた – アイデアクラウド | 東京のWEB・アプリ・VR・IoTのクリエイティブスタジオ](http://ideacloud.tokyo/develop-days/development/howto_aml.html)
- [機械学習のことはまだあまり良くわかってないけど、Amazon Machine Learningを使って売上を予測するBOTをつくった - Qiita](https://qiita.com/ykyk1218/items/296efd71cb753a3e456c)
- **[Amazon Machine Learningを使ってみました | 技ラボ](http://wazalabo.com/amazon-machine-learning.html)**
- [いまさら聞けない機械学習の評価関数 - Gunosyデータ分析ブログ](http://data.gunosy.io/entry/2016/08/05/115345)

## チューニング編

- [【回帰】Azure Machine Learningで予測モデルの精度を高めるためのポイント | 株式会社ZEALS（ジールス）](http://zeals.co.jp/blog/5523)
- [データに欠損がある場合の教師あり学習 - 作って遊ぶ機械学習。](http://machine-learning.hatenablog.com/entry/2017/08/30/221801)
- [Amazon Machine Learning Recipeまとめ ｜ Developers.IO](https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/aml-recipe/)