Submit Search
Upload
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
•
73 likes
•
21,101 views
Yasuyuki Sugai
Follow
2013年11月期 AITCオープンラボ R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 97
Download now
Download to read offline
Recommended
第2回 R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜相関分析による需要予測編〜
第2回 R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜相関分析による需要予測編〜
Yasuyuki Sugai
初心者のためのRとRStudio入門 vol.2
初心者のためのRとRStudio入門 vol.2
OWL.learn
オントロジーとは?
オントロジーとは?
Kouji Kozaki
SQLで身につける!初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ~
SQLで身につける!初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ~
Naoto Tamiya
『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
. .
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
cyberagent
Rあんなときこんなとき(tokyo r#12)
Rあんなときこんなとき(tokyo r#12)
Shintaro Fukushima
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
itoyan110
Recommended
第2回 R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜相関分析による需要予測編〜
第2回 R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜相関分析による需要予測編〜
Yasuyuki Sugai
初心者のためのRとRStudio入門 vol.2
初心者のためのRとRStudio入門 vol.2
OWL.learn
オントロジーとは?
オントロジーとは?
Kouji Kozaki
SQLで身につける!初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ~
SQLで身につける!初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ~
Naoto Tamiya
『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
. .
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
cyberagent
Rあんなときこんなとき(tokyo r#12)
Rあんなときこんなとき(tokyo r#12)
Shintaro Fukushima
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚
itoyan110
ggplot2をつかってみよう
ggplot2をつかってみよう
Hiroki Itô
決定版:サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
決定版:サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
Daisuke Nogami
フロー効率性とリソース効率性、再入門 #devlove #devkan
フロー効率性とリソース効率性、再入門 #devlove #devkan
Itsuki Kuroda
オントロジー工学に基づくセマンティック技術(1)オントロジー工学入門
オントロジー工学に基づくセマンティック技術(1)オントロジー工学入門
Kouji Kozaki
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
Tokoroten Nakayama
[丸ノ内アナリティクスバンビーノ#23]データドリブン施策によるサービス品質向上の取り組み
[丸ノ内アナリティクスバンビーノ#23]データドリブン施策によるサービス品質向上の取り組み
Teruyuki Sakaue
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
akipii Oga
ソフトウェア開発における『知の高速道路』
ソフトウェア開発における『知の高速道路』
Yoshitaka Kawashima
【SED】勉強会 第5回ソーシャルゲームの行動解析
【SED】勉強会 第5回ソーシャルゲームの行動解析
zyanki
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定
宏喜 佐野
R による文書分類入門
R による文書分類入門
Takeshi Arabiki
Unityを活用した3Dシミュレーション環境の構築
Unityを活用した3Dシミュレーション環境の構築
UnityTechnologiesJapan002
なぜソフトウェアアーキテクトが必要なのか - デブサミ2011
なぜソフトウェアアーキテクトが必要なのか - デブサミ2011
Yusuke Suzuki
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
Koichi Hamada
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
Ryo Mitoma
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
Masahito Zembutsu
「UXデザインとは」からはじめる「本流」のUXデザインはじめの一歩 | UXデザイン基礎セミナー 第1回
「UXデザインとは」からはじめる「本流」のUXデザインはじめの一歩 | UXデザイン基礎セミナー 第1回
Yoshiki Hayama
データ利活用を促進するメタデータ
データ利活用を促進するメタデータ
Yahoo!デベロッパーネットワーク
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
Tomohiro Shinden
ユーザーストーリー駆動開発で行こう。
ユーザーストーリー駆動開発で行こう。
toshihiro ichitani
第2回関西ゼロから始めるR言語勉強会
第2回関西ゼロから始めるR言語勉強会
Iida Keisuke
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
Yasuyuki Sugai
More Related Content
What's hot
ggplot2をつかってみよう
ggplot2をつかってみよう
Hiroki Itô
決定版:サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
決定版:サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
Daisuke Nogami
フロー効率性とリソース効率性、再入門 #devlove #devkan
フロー効率性とリソース効率性、再入門 #devlove #devkan
Itsuki Kuroda
オントロジー工学に基づくセマンティック技術(1)オントロジー工学入門
オントロジー工学に基づくセマンティック技術(1)オントロジー工学入門
Kouji Kozaki
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
Tokoroten Nakayama
[丸ノ内アナリティクスバンビーノ#23]データドリブン施策によるサービス品質向上の取り組み
[丸ノ内アナリティクスバンビーノ#23]データドリブン施策によるサービス品質向上の取り組み
Teruyuki Sakaue
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
akipii Oga
ソフトウェア開発における『知の高速道路』
ソフトウェア開発における『知の高速道路』
Yoshitaka Kawashima
【SED】勉強会 第5回ソーシャルゲームの行動解析
【SED】勉強会 第5回ソーシャルゲームの行動解析
zyanki
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定
宏喜 佐野
R による文書分類入門
R による文書分類入門
Takeshi Arabiki
Unityを活用した3Dシミュレーション環境の構築
Unityを活用した3Dシミュレーション環境の構築
UnityTechnologiesJapan002
なぜソフトウェアアーキテクトが必要なのか - デブサミ2011
なぜソフトウェアアーキテクトが必要なのか - デブサミ2011
Yusuke Suzuki
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
Koichi Hamada
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
Ryo Mitoma
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
Masahito Zembutsu
「UXデザインとは」からはじめる「本流」のUXデザインはじめの一歩 | UXデザイン基礎セミナー 第1回
「UXデザインとは」からはじめる「本流」のUXデザインはじめの一歩 | UXデザイン基礎セミナー 第1回
Yoshiki Hayama
データ利活用を促進するメタデータ
データ利活用を促進するメタデータ
Yahoo!デベロッパーネットワーク
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
Tomohiro Shinden
ユーザーストーリー駆動開発で行こう。
ユーザーストーリー駆動開発で行こう。
toshihiro ichitani
What's hot
(20)
ggplot2をつかってみよう
ggplot2をつかってみよう
決定版:サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
決定版:サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
フロー効率性とリソース効率性、再入門 #devlove #devkan
フロー効率性とリソース効率性、再入門 #devlove #devkan
オントロジー工学に基づくセマンティック技術(1)オントロジー工学入門
オントロジー工学に基づくセマンティック技術(1)オントロジー工学入門
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
[丸ノ内アナリティクスバンビーノ#23]データドリブン施策によるサービス品質向上の取り組み
[丸ノ内アナリティクスバンビーノ#23]データドリブン施策によるサービス品質向上の取り組み
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
ソフトウェア開発における『知の高速道路』
ソフトウェア開発における『知の高速道路』
【SED】勉強会 第5回ソーシャルゲームの行動解析
【SED】勉強会 第5回ソーシャルゲームの行動解析
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定
R による文書分類入門
R による文書分類入門
Unityを活用した3Dシミュレーション環境の構築
Unityを活用した3Dシミュレーション環境の構築
なぜソフトウェアアーキテクトが必要なのか - デブサミ2011
なぜソフトウェアアーキテクトが必要なのか - デブサミ2011
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
「UXデザインとは」からはじめる「本流」のUXデザインはじめの一歩 | UXデザイン基礎セミナー 第1回
「UXデザインとは」からはじめる「本流」のUXデザインはじめの一歩 | UXデザイン基礎セミナー 第1回
データ利活用を促進するメタデータ
データ利活用を促進するメタデータ
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
これでBigQueryをドヤ顔で語れる!BigQueryの基本
ユーザーストーリー駆動開発で行こう。
ユーザーストーリー駆動開発で行こう。
Viewers also liked
第2回関西ゼロから始めるR言語勉強会
第2回関西ゼロから始めるR言語勉強会
Iida Keisuke
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
Yasuyuki Sugai
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編
Koichi Hamada
d3jsハンズオン @E2D3ハッカソン
d3jsハンズオン @E2D3ハッカソン
圭輔 大曽根
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-
Koichi Hamada
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.5
Nobuaki Oshiro
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
Takeshi Mikami
Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18
Yohei Sato
Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2
Yohei Sato
Tokyo r30 anova
Tokyo r30 anova
Takashi Minoda
Tokyo r33 beginner
Tokyo r33 beginner
Takashi Minoda
Tokyo r30 beginner
Tokyo r30 beginner
Takashi Minoda
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
Nagi Teramo
はじめての「R」
はじめての「R」
Masahiro Hayashi
Viewers also liked
(14)
第2回関西ゼロから始めるR言語勉強会
第2回関西ゼロから始めるR言語勉強会
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編
d3jsハンズオン @E2D3ハッカソン
d3jsハンズオン @E2D3ハッカソン
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.5
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2
Tokyo r30 anova
Tokyo r30 anova
Tokyo r33 beginner
Tokyo r33 beginner
Tokyo r30 beginner
Tokyo r30 beginner
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
はじめての「R」
はじめての「R」
Similar to R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
データビジュアライゼーションもくもく会
データビジュアライゼーションもくもく会
dsuke Takaoka
衛星データプラットフォームTellusを使ってみよう
衛星データプラットフォームTellusを使ってみよう
法林浩之
Elasticsearch workshop 23_sql
Elasticsearch workshop 23_sql
shinhiguchi
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
aslead
世界初elastic認定アナリストが送る~誰でもできるデータ分析~
世界初elastic認定アナリストが送る~誰でもできるデータ分析~
aslead
Remineを活かしたプロセス支援 - 失敗しないプロセス支援 -
Remineを活かしたプロセス支援 - 失敗しないプロセス支援 -
Makoto SAKAI
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
Daiyu Hatakeyama
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
Shotaro Suzuki
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
aslead
空気を読む家のキッチン(3-3)
空気を読む家のキッチン(3-3)
aitc_jp
Iot_demo_challenger
Iot_demo_challenger
yoko tsushima
AITCオープンラボ 2018年5月度(4)
AITCオープンラボ 2018年5月度(4)
aitc_jp
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111
Hirono Jumpei
Machine learning 15min TensorFlow hub
Machine learning 15min TensorFlow hub
Junya Kamura
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
Akiko Kosaka
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
Akiko Kosaka
情報システムの性能マネジメントについて
情報システムの性能マネジメントについて
Takashi Natsume
Elastic Aquia Joint webinar-20211006
Elastic Aquia Joint webinar-20211006
Shotaro Suzuki
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
Insight Technology, Inc.
Elastichelps fintechenablesdx usingaibasedautomationand anomalydetection
Elastichelps fintechenablesdx usingaibasedautomationand anomalydetection
Shotaro Suzuki
Similar to R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
(20)
データビジュアライゼーションもくもく会
データビジュアライゼーションもくもく会
衛星データプラットフォームTellusを使ってみよう
衛星データプラットフォームTellusを使ってみよう
Elasticsearch workshop 23_sql
Elasticsearch workshop 23_sql
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
世界初elastic認定アナリストが送る~誰でもできるデータ分析~
世界初elastic認定アナリストが送る~誰でもできるデータ分析~
Remineを活かしたプロセス支援 - 失敗しないプロセス支援 -
Remineを活かしたプロセス支援 - 失敗しないプロセス支援 -
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
AI for Business - Microsoft AI Business summit 2018
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
Building Software Reliability through Distributed Tracing.pdf
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
空気を読む家のキッチン(3-3)
空気を読む家のキッチン(3-3)
Iot_demo_challenger
Iot_demo_challenger
AITCオープンラボ 2018年5月度(4)
AITCオープンラボ 2018年5月度(4)
Iot algyan jhirono 20190111
Iot algyan jhirono 20190111
Machine learning 15min TensorFlow hub
Machine learning 15min TensorFlow hub
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
AgileJapan2010 官公庁でも取り組み始めたアジャイル! 山形県庁
情報システムの性能マネジメントについて
情報システムの性能マネジメントについて
Elastic Aquia Joint webinar-20211006
Elastic Aquia Joint webinar-20211006
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
Elastichelps fintechenablesdx usingaibasedautomationand anomalydetection
Elastichelps fintechenablesdx usingaibasedautomationand anomalydetection
More from Yasuyuki Sugai
業務システムで使える可視化テクニック - Apache HTTP編 -
業務システムで使える可視化テクニック - Apache HTTP編 -
Yasuyuki Sugai
AnsibleではじめるNW設定の自動化について - Cisco(VIRL)編 -
AnsibleではじめるNW設定の自動化について - Cisco(VIRL)編 -
Yasuyuki Sugai
Caffeの特徴と最近の動向 -CNN、そしてRNNへ-
Caffeの特徴と最近の動向 -CNN、そしてRNNへ-
Yasuyuki Sugai
第3回機械学習勉強会「色々なNNフレームワークを動かしてみよう」-Keras編-
第3回機械学習勉強会「色々なNNフレームワークを動かしてみよう」-Keras編-
Yasuyuki Sugai
第三回デジタルガジェット祭り! LT「ペットとセンサー編」
第三回デジタルガジェット祭り! LT「ペットとセンサー編」
Yasuyuki Sugai
AITCオープンラボ IoTx総まとめ「IoTxロボット・AI開発をはじめよう!」
AITCオープンラボ IoTx総まとめ「IoTxロボット・AI開発をはじめよう!」
Yasuyuki Sugai
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Yasuyuki Sugai
IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
Yasuyuki Sugai
IoTハンズオン勉強会 「センサーデータをクラウドに蓄積してみよう」
IoTハンズオン勉強会 「センサーデータをクラウドに蓄積してみよう」
Yasuyuki Sugai
IoT勉強会「IoTデバイス Intel Edison編」
IoT勉強会「IoTデバイス Intel Edison編」
Yasuyuki Sugai
IoT勉強会「littleBitsとIFTTTで超お手軽IoTクッキング」
IoT勉強会「littleBitsとIFTTTで超お手軽IoTクッキング」
Yasuyuki Sugai
IoT勉強会「とりあえずIoT的なものを作ってみた ~センサーデータの測定・収集・蓄積・分析・出力まで~」
IoT勉強会「とりあえずIoT的なものを作ってみた ~センサーデータの測定・収集・蓄積・分析・出力まで~」
Yasuyuki Sugai
AITCクラウド部会 2014年度 これまでの振り返りとこれから
AITCクラウド部会 2014年度 これまでの振り返りとこれから
Yasuyuki Sugai
気象庁XMLのSPARQL APIを利用してデータを俯瞰しよう -SPARQLとRによる可視化-
気象庁XMLのSPARQL APIを利用してデータを俯瞰しよう -SPARQLとRによる可視化-
Yasuyuki Sugai
Hack For Japan 気象データ勉強会
Hack For Japan 気象データ勉強会
Yasuyuki Sugai
rChartsによるインタラクティブな可視化表現
rChartsによるインタラクティブな可視化表現
Yasuyuki Sugai
Yahoo Open Hack Day Japan 2
Yahoo Open Hack Day Japan 2
Yasuyuki Sugai
Vagrant勉強会 チュートリアル編
Vagrant勉強会 チュートリアル編
Yasuyuki Sugai
More from Yasuyuki Sugai
(18)
業務システムで使える可視化テクニック - Apache HTTP編 -
業務システムで使える可視化テクニック - Apache HTTP編 -
AnsibleではじめるNW設定の自動化について - Cisco(VIRL)編 -
AnsibleではじめるNW設定の自動化について - Cisco(VIRL)編 -
Caffeの特徴と最近の動向 -CNN、そしてRNNへ-
Caffeの特徴と最近の動向 -CNN、そしてRNNへ-
第3回機械学習勉強会「色々なNNフレームワークを動かしてみよう」-Keras編-
第3回機械学習勉強会「色々なNNフレームワークを動かしてみよう」-Keras編-
第三回デジタルガジェット祭り! LT「ペットとセンサー編」
第三回デジタルガジェット祭り! LT「ペットとセンサー編」
AITCオープンラボ IoTx総まとめ「IoTxロボット・AI開発をはじめよう!」
AITCオープンラボ IoTx総まとめ「IoTxロボット・AI開発をはじめよう!」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
IoTハンズオン勉強会 「センサーデータをクラウドに蓄積してみよう」
IoTハンズオン勉強会 「センサーデータをクラウドに蓄積してみよう」
IoT勉強会「IoTデバイス Intel Edison編」
IoT勉強会「IoTデバイス Intel Edison編」
IoT勉強会「littleBitsとIFTTTで超お手軽IoTクッキング」
IoT勉強会「littleBitsとIFTTTで超お手軽IoTクッキング」
IoT勉強会「とりあえずIoT的なものを作ってみた ~センサーデータの測定・収集・蓄積・分析・出力まで~」
IoT勉強会「とりあえずIoT的なものを作ってみた ~センサーデータの測定・収集・蓄積・分析・出力まで~」
AITCクラウド部会 2014年度 これまでの振り返りとこれから
AITCクラウド部会 2014年度 これまでの振り返りとこれから
気象庁XMLのSPARQL APIを利用してデータを俯瞰しよう -SPARQLとRによる可視化-
気象庁XMLのSPARQL APIを利用してデータを俯瞰しよう -SPARQLとRによる可視化-
Hack For Japan 気象データ勉強会
Hack For Japan 気象データ勉強会
rChartsによるインタラクティブな可視化表現
rChartsによるインタラクティブな可視化表現
Yahoo Open Hack Day Japan 2
Yahoo Open Hack Day Japan 2
Vagrant勉強会 チュートリアル編
Vagrant勉強会 チュートリアル編
Recently uploaded
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Hiroshi Tomioka
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
atsushi061452
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Toru Tamaki
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Toru Tamaki
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
Recently uploaded
(11)
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
1.
R言語で始めよう、データサイエンス! (ハンズオン勉強会) ~機械学習・データビジュアライゼーション事始め~ 2013年11月期 AITCオープンラボ 2013/11/23 Copyright ©
2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
2.
自己紹介 •菅井 康之 • https://www.facebook.com/yasuyuki.sugai 株式会社イーグル所属 •AITC 運営委員※ •AITCクラウド・テクノロジー活用部会
サブリーダー よろしくおねがいしまーす ※先端IT活用推進コンソーシアム(AITC)は XMLコンソーシアムの後継団体です http://aitc.jp/ Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. AITC非公式キャラクター ハルミン 2
3.
先端IT活用推進コンソーシアム Advanced IT Consortium to
Evaluate, Apply and Drive Java コンソーシアム XML部会 Windows コンソーシアム 日本経営協会 XMLフェスタ 2000/07 設立宣言 2001/06~2010/03実活動 2010/03~2010/09 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 2010/09/08設立
4.
AITCとは: 企業における先端ITの活用および 先端ITエキスパート技術者の育成を目的とし、 もって、社会に貢献することを目指す非営利団体 設 立: 2010年9月8日(会期:
~2016年8月31日) 会 長 : 鶴保 征城 (IPA顧問、HAL校長) 会 員 : 法人会員&個人事業主、個人会員、学術会員 特別会員 (産業技術総合研究所、気象庁、 消防研究センター、防災科学技術研究所) 顧 問 : 稲見 昌彦 (慶応義塾大学大学院 教授) 和泉 憲明 (産業技術総合研究所 上級主任研究員) 萩野 達也 (慶応義塾大学 教授) 橋田 浩一 (東京大学大学院 情報理工学系研究科 教授) 丸山 不二夫(早稲田大学大学院 客員教授) 山本 修一郎(名古屋大学大学院 教授) BizAR顧問:三淵 啓自 (デジタルハリウッド大学大学院 教授) 川田 十夢 (AR三兄弟 長男) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
5.
第4期活動対象分野 モノ ナチュラルユーザー インターフェース コト real ユーザーエクスペリエンス 人 ソーシャル AR コンテキスト virtual コンテキスト コンピューティング クラウド コンピューティング メタ データ 今日はクラウドなの Copyright
© 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
6.
クラウド・テクノロジー活用部会をちょこっと紹介 •データの収集から蓄積、結合、分析、見える化までの 一連のプロセスを対象として活動 •今まで色々やってきました •クラウド基盤技術、分散技術 •気象庁防災情報XMLの利活用 •認証・認可、セキュリティ •オープンデータ、 RDF/SPARQL •統計解析・機械学習 ←今日はこれ etc.. Copyright
© 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 6
7.
本日のハンズオンの流れ •16:00~16:20 •16:20~17:00 •17:15~18:00 •18:15~19:00 •19:00~19:20 •19:20~19:30 •19:30~20:00 •懇親会 環境の確認 R基礎&グラフ描画編 Rによる機械学習編 Rによるデータビジュアライゼーション編 R+JavaScriptビジュアライゼーションご紹介 まとめ。その他お知らせなど。 撤収(ちょっとお手伝い頂ければと・・・) 長丁場なので、頑張りましょう (自分に向けて・・・) AITC非公式キャラクター ハルミン Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 7
8.
環境の確認 •RとR Studioをインストールして頂け てますか?? •Rはこちらから •http://www.r-project.org/ •R Studioはこちらから •http://www.rstudio.com/ide/download/desktop Copyright
© 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 8
9.
環境の確認 •コマンド全部打つのは大変、コピペ したいという方はこちらに一時的に PDFで置いておきました • https://dl.dropboxusercontent.com/u/8148946 /AITC/R/20131123_R%E8%A8%80%E8%AA %9E%E3%83%8F%E3%83%B3%E3%82%B A%E3%82%AA%E3%83%B3%E5%8B%89 %E5%BC%B7%E4%BC%9A.pdf •たぶんハンズオン終わったら見えなくなります。 Copyright ©
2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 9
10.
•R基礎&グラフ描画編 Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 10
11.
R言語とは・・・? • R言語(あーるげんご)はオープンソース・フリーソフトウェアの統計 解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。 • R言語はニュージーランドのオークランド大学のRoss
Ihakaと Robert Gentlemanにより作られた。現在ではR Development Core Team(S言語開発者であるJohn M. Chambersも参画して いる[1]。)によりメンテナンスと拡張がなされている。 • なお、R言語の仕様を実装した処理系の呼称名はプロジェクト を支援するフリーソフトウェア財団によれば『GNU R』である[2]が、 他の実装形態が存在しないために日本語での慣用的呼称に 倣って、当記事では、仕様・実装を纏めて適宜にR言語や単にR 等と呼ぶ。 Wikipedia(R言語)より 「R」は開発者2人の名前から取ったという説と、基に したS言語には一歩及ばないという説があるの 一文字の言語って検索しにくい・・・ Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
12.
R言語の特徴 • 統計解析のためのプログラム言語 – 統計解析に関するライブラリーが豊富 –
少ないコード量で統計処理が行える • データ・ビジュアライゼーションも得意 – データを取り扱うこと全般に向いている • (最近では何でも出来るようになってきた) – 日々現れるライブラリー でもRって何だか難しそうで取っ付きにくい。。。 もっと手軽に使えるものって無いの? もちろん、他にも色々あるよ! Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
13.
その他の統計解析ツール • メジャーな2トップ – SPSS • http://www-01.ibm.com/software/jp/analytics/spss/products/statistics/ –
SAS • http://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/ 大学や研究ではよく使われているけど、どれも 有料のソフトウェアなの。 Rはフリーでここまで実現出来てるのが凄いの。 研究開発や個人でやる時には予算が確保し辛いから、 フリーというのは魅力的だな~。 そういやExcelでも統計解析が出来るって聞いたよ? そう、Excelも機能が豊富で、統計解析の 関数があったりするの Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
14.
Excel での統計解析 • Excelのアドインである「分析ツール」を入れることで、 統計解析が可能になる –
Excel上のデータに対して 関数を使用することが可能 – グラフ描画等のビジュアル面も 元々Excelでは実現していた – 使い慣れたI/F、GUI上での 操作が可能 もうExcelで良くない? そうかもね・・・ Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
15.
いやいや、やっぱりRでしょ・・・ • Excelに比べて・・・ – プログラムとして組んでいるので、再現性が高い •
マウス操作や人の手が入らない • VBAを組むことでExcelでも同様の事が出来るが、それならExcelであるメリッ トは少ない – 幅広いOSに対応 • Windows, Mac, Linuxで動作する – オープンソース • 動作の透明性が高い – 統計処理の信頼度が高い • 世界中の人が使いながら、チェックしている – 高度なテキスト処理、高機能なライブラリが日々現れる やっぱりRが良い気がしてきた そうね・・・ 危うくExcel勉強会になるところだった・・・ Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
16.
何はともあれ・・・ Rを触ってみよう! Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
17.
R Studioの見方 • R
の IDE環境 データView ソースEdit コマンドライン コード・アシスト付き Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. コマンドの実行履歴 アクティブなデータ セット グラフのプロット パッケージ管理
18.
Rの基礎 • 変数は自由に宣言可能 • 代入は<-で行う >
var<-12+22 • データの基本はベクトル。データフレームが扱えるよう になると色々出来る > var<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9) > var<-data.frame("aa"=c(1,2)) • 関数は必要になった時に調べる ・・・ と、とにかく触ってみよう! 何事もやってみないと! Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
19.
Dataに触れてみよう • Rはサンプルデータが豊富に用意されている – 以下の関数を実行することで、どんなサンプルデータがあるか 参照可能 >
data() – 気になるデータがあれば、?を付けて実行 > ?iris – 以下のコマンドで、どんな列や型を持つか確認可能 > str(iris) – データの中身を見たい場合は、そのまま実行 > iris – そのままだと見づらいので、Viewを付けて実行してみよう > View(iris) – Workspaceの左上に表示されるので見てみよう Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
20.
補足:irisの説明 • 今回頻繁に登場する予定のirisの概要 – Iris
= 「あやめ」に関するデータ – あやめは、大きな花びら「Sepal:がく片」と小さな花び ら「Petal:花びら」を持つ – 以下を表現するデータである • Sepalの「Length:長さ」と「Width:幅」 • Petalの「Length:長さ」と「Width:幅」 • Speciesはあやめの三品種 今日はirisをメインに使います 終わる頃にはirisが好きになってるはず! 画像:Wikipedia(あやめ) より引用 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
21.
データフレームの参照 • データフレームは名前付きの行列のデータ • データフレームは行、または列を指定してアクセスする ことが基本 –
列のインデックスを指定(何列目か) > iris[,2] – 行のインデックスを指定(何行目か) > iris[3,] – 列名を指定 > iris$Sepal.Width – 左に表示される[ ]は何個目の要素か Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
22.
データフレームの参照 • 試しに関数を色々実行 • 平均 >
mean(iris$Sepal.Width) • 最大 > max(iris$Sepal.Width) • 最小 > mix(iris$Sepal.Width) ちょっとずつ行きましょう • サマリー (上記がほとんど参照可能) > summary(iris$Sepal.Width) • 標準偏差(これは後で・・・) > sd(iris$Sepal.Width) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
23.
まずはプロットしてみよう • 散布図にプロットしてみる – まずは何も考えずにplot関数の実施 >
plot(iris) • Irisの5つの変数それぞれの組み合わせでplotされる 何事もデータをプロットするところから スタートね。図から何が見えるかな? Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
24.
2つの列で相関を見てみよう • Petal.LengthとPetal.Widthをプロットしてみる > plot(x=iris$Petal.Length,
y=iris$Petal.Width) 何か相関がありそうね。でもこれだけじゃまだよくわ からないの。 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
25.
色を付けてみよう • Speciesの値毎に色を分けてみる > plot(x=iris$Petal.Length,
y=iris$Petal.Width, col=iris$Species) きれいに3つのクラスタにわかれてる! Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
26.
もう一つのがく片は? • もう一つのセットである、Sepalをプロットしてみよう > plot(x=iris$Sepal.Length,
y=iris$Sepal.Width, col=iris$Species) こっちはversicolorとvirginicaの境界が あいまいね Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
27.
他のグラフも描画してみよう • ヒストグラムでPetal.Lengthの分布を見てみよう > hist(x=iris$Petal.Length) ・・・・・ Copyright
© 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
28.
まだまだ行きますよー • 疲れましたか? • 何となくR言語に慣れてきましたか? •
何をしているかイメージがわきづらいですか? 次からはちょっと流れを 変えまーす Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
29.
パンに異常に固執するポアンカレさん ポアンカレはあるとき、地元のパン屋で売られ ているパンが謳い文句の1kgよりも軽いのでは ないかという疑いを抱いたのだそうです。 そこで彼は1年間毎日パンを買って帰っては、 重さを量ったそうです。1年後、彼は計測結果 をプロットして、それが平均950g、標準偏差 50gの正規分布に一致することを示しました。 彼はこの証拠をパン屋の監督機関に提出し、 件のパン屋は警告を受けたとのことです。 Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
30.
パンに異常に固執するポアンカレさん ポアンカレさん恐ろしい!! 画像:Wikipedia(アンリ・ポアンカレ) より引用 ポアンカレさんは有名な数学者です。 またこの逸話も有名ですが、本当に本人がやったのかは確証が もてません Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
31.
ポアンカレさんに近づこう! 平均950g、標準偏差50gの計測結果を作っ てみよう。 > rnorm(365, mean=950,
sd=50) #1年間(365日), 平均950, 標準偏差50 ヒストグラムに表示してみよう。 > rn<-rnorm(365, mean=950, sd=50) > hist(rn) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
32.
ポアンカレさんに近づこう! 平均950g、標準偏差50gの正規分布とヒス トグラムを重ねてみよう。 > rn<-rnorm(365, mean=950,
sd=50) > hist(rn, freq=FALSE) #freq=TRUE(頻度), freq=FALSE(確立密度) > curve(dnorm(x, mean=950, sd=50), add=TRUE) グラフを重ね合わせる場合、範囲指定してあ げないと、2つのグラフでずれてしまう。 > rn<-rnorm(365, mean=950, sd=50) > hist(rn, breaks=seq(700, 1200, 10), freq=FALSE) #freq=TRUE(頻度), freq=FALSE(確立密度) > curve(dnorm(x, mean=950, sd=50), 700, 1200,add=TRUE) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
33.
ポアンカレさんに近づこう! ポアンカレさんが計測した際の結果はこんな感じかな ? 平均1000g,標準偏差50gでも試してみよう! Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
34.
ちなみに、標準偏差とは・・・ 平均からどれくらいの範囲にデータが密集しているか をあらわします。σ=シグマ 画像:Wikipedia(Standard deviation) より引用 つまり、平均950g、標準偏差50gの正規分布という ことは、900g~1000gに68.2%のデータが集まっている。 850g~1050gも含めると、95%となり、800g~1100g までになると、99.7%です。 Copyright
© 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
35.
まだまだパンに固執するポアンカレさん 翌年も、ポアンカレは毎日パンの重さを量る実験 を続けました。 その年の終わりには、パンの重さの平均が期待通 り1,000gであることを確かめました。 しかし、彼は再び監督機関に通告し、それによって パン屋は罰金を受けたというのです。 なぜでしょうか? なぜなら、分布の形状が非対称 だったのです。正規分布と異なり、その分布は右に 歪んでいました。 これは、パン屋が依然として950gのパンを作り続 けていたものの、ポアンカレだけには重いパンを渡し ていた、という仮説を裏付けるものだったのです。 Copyright ©
2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
36.
まだまだパンに固執するポアンカレさん 進撃のポアンカレさん!! vsパン屋さん 画像:Wikipedia(アンリ・ポアンカレ) より引用 ポアンカレさんは有名な数学者です。 またこの逸話も有名ですが、本当に本人がやったのかは確証が もてません Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
37.
ところで何でポアンカレさんの話? クラウド部会の勉強会の題材としてThinkStatsプロ グラマのための統計入門を使用 そのなかでポアンカ レさんの逸話を基にした課題があり、部会でその場で コーディングを行いました 興味のある方はこちらの本をご覧ください Copyright ©
2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
38.
ポアンカレさんの課題 平均950g、標準偏差50gの正規分布からn 個のパンを選び、一番重いパンをポアンカレに 渡すパン屋をシミュレートしたプログラムを書い てください。nをいくらにすれば、平均が1,000g の分布を作れるでしょうか? その標準偏差は いくらになりますか? この分布を同じ平均、 標準偏差の正規分布と比較してください。 分布形状の違いは
監督機関を納得させられ るほど顕著なものですか? Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
39.
関数にしてみました poincare_bread.Rという名前で保存します poincare_bread <- function(n)
{ s<-c() for(i in 1:365) { rn<-rnorm(n,mean=950,sd=50) poincare<-max(rn) s=append(s, poincare) } hist(s, breaks=seq(700,1200,10), freq=FALSE) curve(dnorm(x, mean=mean(s), sd=sd(s)), 700, 1200, add=TRUE) return(data.frame(mean=mean(s), sd=sd(s))) } 以下のリンクからダウンロードできます(今日のハンズオ ンが終わったら見えなくなってるかもしれません) https://dl.dropboxusercontent.com/u/8148946/AITC/R/poincare_bread.R Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
40.
関数を読み込んで実行 作業ディレクトリを確認してみましょう > getwd() 作業ディレクトリを設定するには? > setwd("/xxxx/xxxx/xxx") 関数を読み込んで実行しよう >
source("poincare_bread.R") > poincare_bread(1) > poincare_bread(2) データに人為的な操作が加わると・・・ Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
41.
2013年12月号のニュートンにもポア ンカレさんの話が載っています。その他 にも広く統計を紹介していますので、 興味のある方は読んでみてください。 Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
42.
•機械学習編 Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 42
43.
irisについて私たちが知っていること irisの三つの品種は花びら(Petal)の大 きさによって分類することができる このデータを使って機械学習をしてみよう 機械学習のなかで分類を行う分類器を 使っていきます Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
44.
分類器について 分類器では、大きく分けると「教師あり」と「教 師なし」があります 「教師あり」は正解となるデータから傾向を学習 し、新しく入力されるデータがどこに分類される かを判定します。 「教師なし」は何が正解かという情報を与えませ んが、今あるデータから推測し、どのように分類さ れるかを判定します。 今日は、「教師あり」としてサポートベクトルマシー ン(SVM)、「教師なし」としてK平均法(K-means) を使用します Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
45.
まずはデータを準備 分類したいデータを準備します。 山に遊びに行くと、あやめの花を見つけ ました。このあやめの品種はなんだろう? Petal.Length, Petal.Widthを持つデータ フレームを作成 > target<-data.frame("Petal.Length"=c(1,1.5,3,4,5,6), "Petal.Width"=c(0.2,0.4,1.2,1.4,
1.6, 1.8)) > View(target) #データ確認 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
46.
まずはデータを準備 irisデータと重ね合わせてみよう 2つのデータをプロットしてみる > plot(x=iris$Petal.Length, y=iris$Petal.Width, col=sapply(iris$Species, function(x)
switch(x, "setosa"="red", "versicolor"="blue", "virginica"="green")), xlim=c(0,7), ylim=c(0,3)) > par(new=T) #追加書き込み > plot(x=target$Petal.Length, y=target$Petal.Width, xlim=c(0,7), ylim=c(0,3)) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
47.
まずはデータを準備 • ぱっと見た感じ、こう分類されそう – [1]
setosa, setosa, versicolor, versicolor – [5] versicolor?, virginica 5個目がどちらに分類され るかな? Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
48.
教師あり分類器(SVM) 分類されているデータから、クラス間の距 離がなるべく遠くなる位置で線形に分類 します 基本は線形分類ですが、カーネルトリック を使うことにより非線形データも分類す ることができます こちらのサイトをお借りして説明します http://mjin.doshisha.ac.jp/R/31/31.html Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
49.
教師あり分類器(SVM) • SVMはksvmという関数を使用する – デフォルトでは使えないので、libraryを読み込む >
library( kernlab ) – libraryが存在しない場合は、インストールする > install. packages( "kernlab" ) • データを学習させる – 列はPetal.Length, Petal.Width, Speciesを使用(3~5列 )、Speciesを求めるSVM学習 > svm<-ksvm(Species ~., data=iris[,3:5]) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
50.
教師あり分類器(SVM) • 学習結果の評価 – 元データを使って、SVMにかけてみる >
predict(svm, iris) – 元データと一致しているか? > pre<-predict(svm, iris) > table(pre, iris[,5]) – 用意したデータを分類しよう > predict(svm, target) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
51.
教師あり分類器(SVM) • versicolorとvarsinicaはやはり上手く判定されて いない • どんな感じでマージンが引かれているか見てみよう –
二種だけ抽出 (51行目~150行目) > iris2<-iris[51:150, 3:5] > svm<-ksvm(Species ~., data=iris2) – 分類器を使用してplotします > plot(svm, data=iris2[,1:2]) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
52.
教師あり分類器(SVM) なんとなくイメージに近いかな やっぱり判定が難しそうなところがあるね Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
53.
教師なし分類器(K-means) データの散らばり具合を計測し、散らば りが最も少なくなるよう分類します。 こちらのサイトをお借りして説明します http://tech.nitoyon.com/ja/blog/2013/11/07/k-means/ Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
54.
教師なし分類器(K-means) • K-meansを使ってみよう – Petal.Length,
Petal.Widthを3つのクラスタに分類す る > km<-kmeans(iris[,3:4], 3) – どう分類されたか評価 > km$cluster > cluster<-sapply(km$cluster, function(x)switch( x, "1"="setosa","2"="versicolor","3"="virginica")) > table(cluster, iris) ※Cluster IDは毎回同じ値とは限らないので、 結果が異なっている可能性もあります km$clusterだけでもどう分類されたかは分かります Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
55.
教師なし分類器(K-means) 山のあやめも合わせて分類しよう > km_target<-rbind(iris[,3:4], target) >
km<-kmeans(km_target, 3) – どう分類されたか評価 > km$cluster > cluster<-sapply(km$cluster, function(x)switch(x, "1"="setosa","2"="versicolor","3"="virginica")) > cluster ※Cluster IDは毎回同じ値とは限らないので、 結果が異なっている可能性もあります km$clusterだけでもどう分類されたかは分かります Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
56.
演習問題? 今までやってきた機械学習のちょうど 良さそうな課題がありました http://next.rikunabi.com/tech/docs/ct_s03600.jsp?p=002315 まだまだやりたいけど、一旦ここまでにして次に進んでいきます! 時間があったら、、、 SVMのマッチング率確認、交差検定、SVMチューニング Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
57.
•データ・ •ビジュアライゼーション編 Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 57
58.
ggplot2 • デフォルトの作図よりも効率的、かつ美しい図を描 くことが出来る – 層を重ねることで図を作成する •
ビジュアライズの基本だよね • とっても流行ってる – 標準plotよりも使われてるぐらい、みんな使ってる こんな図が簡単(?)に作れちゃう! 頑張ればもっと美しい図も Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
59.
ggplot2を触ってみよう • まずはlibraryのインストールから > install.packages("ggplot2") –
関数にした場合に毎回インストールを叩くのは無駄なの で、必要な場合のみインストールする場合は、こんな感 じ > if(!("ggplot2" %in% installed.packages())){ + install.packages("ggplot2") + } ちなみにqplotはquick plot • libraryの読み込み の略よ > library(ggplot2) • irisをプロットしてみよう > qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
60.
ggplot2を触ってみよう • 色々試してみよう! – Species毎に色を変えてみる >
qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width, color=Species) – Species毎に色ではなく、形を変えてみる(色との組み合わせも可 能) > qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width, shape=Species) ※数値で形を変えたい場合は、factor( ) 関数をかまして変換する必要あり – Sepal.Length毎に大きさを変えてみる > qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width, color=Species, size=Sepal.Length) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
61.
ggplot2を触ってみよう • 層を重ねるイメージを体感 – 回帰直線を描いてみる >
qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width)+stat_smooth() – 品種毎に回帰直線を描いてみる > qplot(data=iris, x=Petal.Length, y=Petal.Width, color=Species)+ stat_smooth() Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
62.
ggplot2を触ってみよう • 散布図以外の図も描画してみよう • ヒストグラム –
ヒストグラムでPetal.Lengthの分布を見てみよう > qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="histogram") – Species毎に塗りつぶしてみよう > qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="histogram", fill=Species) • 密度グラフ – 密度グラフでPetal.Lengthを積み重ねてみよう > qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="density") – 品種毎に描いてみよう > qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="density", fill=Species) – 半透明にすると、良い感じ! > qplot(data=iris, x=Petal.Length, geom="density", fill=Species, alpha=0.3) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
63.
ggplot2を触ってみよう • こんな感じの図が描けました 見た目がきれいだと、楽しくな るね! Copyright ©
2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
64.
ビジュアライゼーション? • 今やったのってグラフ描画であって、 ビジュアライゼーションとは違うんじ ゃない? Copyright ©
2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
65.
台風の軌道を描いてみよう • 気象庁が公開しているベストトラックデー タを使用します http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/besttrack.html • 台風の軌道を後から分析するので、 1ヶ月位前のデータ(らしい)です –予報ではなく、実測値 •
フォーマットはこんな感じです http://homepage3.nifty.com/typhoon21/general/bst-format.html Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
66.
台風の軌道を描いてみよう • まずはRで日本辺りを描いてみまし ょう • libraryはmapsを使用します >
install.packages("maps") > library(maps) > map(xlim=c(121, 155), ylim=c(20, 50)) #緯度経度の範囲を指定して描画 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
67.
台風の軌道を描いてみよう • mapsは高機能な地図描画library • plotだけでなく、描画パスを取得でき る(ggplot2との相性良し) >
map(plot=FALSE, xlim=c(121, 155), ylim=c(20, 50)) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
68.
台風の軌道を描いてみよう 2013年分の気象庁のベストトラックデータを 読み込みます > bst<-readLines('http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/rsmc-hp-pub-eg/Besttracks/bst2013.txt') > View(bst) #
Web上のテキストファイルを直接読み込む Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
69.
台風の軌道を描いてみよう Header部を抜き出します > header <-
read.table(textConnection(bst[grep("^66666", bst)])) > View(header) HeaderとRecordとで列が違うので、個別に 処理する Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
70.
台風の軌道を描いてみよう 次にRecord部を処理します > record<-read.table(textConnection(bst[-grep("^66666", bst)]),fill=TRUE) > record<-record[!is.na(record[,7]),] >
View(record) レコードによって列の数が違うので、ゴミレコー ドが発生します。ゴミの除去も行います。 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
71.
台風の軌道を描いてみよう 必要な列のみ抽出し、列名を付ける > header<-header[ ,
c(3,4,8)] > names(header) <- c("NROW", "TC_NO", "NAME") > View(header) > record<-record[ , c(1,3:7)] > names(record) <- c("DATE_TIME", "GRADE", "LAT", "LON", "HPA", "KT") > View(record) Header: データ数(NROW)、TropicalCyclone番号(TC_NO)、 台風の国際名(NAME) Record:観測時刻(DATE_TIME)、階級(GRADE)、緯度 (LAT)、経度(LON)、中心気圧(HPA)、最大風速(KT) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
72.
台風の軌道を描いてみよう RecordにHeaderのID(TC_NO)を付与します > record$TC_NO <-
rep(header$TC_NO, header$NROW) > View(record) NROWに行数を持っているので行数分TC_NOを付 与していくと、すべてのRecordにTC_NOが付与で きます Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
73.
台風の軌道を描いてみよう TC_NOを基に、RecordとHeaderを結合します > data <-
merge(header, record, by = "TC_NO") > View(data) ここまでの作業は、気象庁ベストトラックデータの 正規化を崩して処理しやすい形に変換していま す Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
74.
台風の軌道を描いてみよう 気象庁のデータでは緯度経度が10倍されている ので補正します。 > data <-
transform(data, LAT = LAT / 10, LON = LON / 10) > View(data) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
75.
台風の軌道を描いてみよう 緯度経度の範囲を確認します > range_lon<-range(data$LON) > range_lat<-range(data$LAT) >
range_lon > range_lat 地図の描画時にデータの範囲よりも余裕を持た せた地図領域を確保するためです Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
76.
台風の軌道を描いてみよう 該当範囲の地図の座標パスを生成します > map<-data.frame(map(plot=FALSE, xlim=c(range_lon[1]-10, range_lon[2]+10), ylim=c(range_lat[1]-5,
range_lat[2]+5))[c("x","y")]) 地図の描画ではなく、座標パスであるところが注 意。描画はggplotを使用します Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
77.
台風の軌道を描いてみよう 一度描画してみます > ggplot(data, aes(LON,
LAT, colour = NAME)) + geom_point(aes(size = GRADE)) + geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map) 台風の強さ(Grade)を大きさにしています 台風の名前で色づけしています Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
78.
台風の軌道を描いてみよう 少し台風の軌道っぽくしてみます > ggplot(data, aes(LON,
LAT, colour = NAME)) + geom_point(aes(size = GRADE), shape = 1, alpha = 0.5) + geom_path() + geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
79.
台風の軌道を描いてみよう もう少しきれいにしてみましょう > ggplot(data, aes(LON,
LAT, colour = NAME)) + geom_point(aes(size = GRADE), shape = 1, alpha = 0.5, show_guide=FALSE) + geom_path() + geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map) + theme_bw() + labs(title = "2013's typhoons", x="",y="") + guides(col = guide_legend(nrow = 16)) 背景、ラベル、凡例をそれぞれカスタマイズ Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
80.
台風の軌道を描いてみよう 日本付近のデータで絞り込んでみます > target_tcno<-unique(data[(121<=data$LON&data$LON<=155)& (20<=data$LAT&data$LAT<=50), 1]) >
data2<-data[data$TC_NO%in%target_tcno,] 日本の付近の以下の範囲を通過している 台風 緯度:121~155 経度:20~50 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
81.
台風の軌道を描いてみよう > ggplot(data2, aes(LON,
LAT, colour = NAME)) + geom_point(aes(size = GRADE), shape = 1, alpha = 0.7, show_guide=FALSE) + geom_path() + geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map) + theme_bw() + labs(title = "2013's typhoons in Japan", x="",y="") + guides(col = guide_legend(nrow = 16)) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
82.
台風の軌道を描いてみよう 最後に画像で保存します > p<-ggplot(data2, aes(LON,
LAT, colour = NAME)) + geom_point(aes(size = GRADE), shape = 1, alpha = 0.7, show_guide=FALSE) + geom_path() + geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map) + theme_bw() + labs(title = "2013's typhoons in Japan", x="",y="") + guides(col = guide_legend(nrow = 16)) > ggsave("typhoons.png", p) ggsaveは拡張子から保存形式を判断してくれる偉い子 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
83.
台風の軌道を描いてみよう その他:色もカスタマイズできたりします > colours<-c("#F66262","#E00000", "#E07000",
"#11d445", "#eb9f03", "#9d5e09", "#16a394", "#e426b0", "#999b64", "#d73e43", "#9d75f7", "#cc1850", "#ccd21c", "#9e0be0", "#144fde", "#f9af4b", "#529748", "#58d2a3", "#2c5107", "#565a24", "#be875a", "#e3730c") > ggplot(data2, aes(LON, LAT, colour = NAME)) + geom_point(aes(size = GRADE), shape = 1, alpha = 0.8, show_guide=FALSE) + geom_path() + geom_path(aes(x, y, colour = NULL), map) + theme_bw() + labs(title = "2013's typhoons in Japan", x="",y="") + guides(col = guide_legend(nrow = 16)) + scale_color_manual("NAME", values= colours) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
84.
完成!! Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
85.
•R言語いろいろ •ご紹介コーナー Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 85
86.
Rコマンダー(Rcmdr) • Rの基本的な統計関数を使いやすくするための GUIパッケージ • 慣れないうちは重宝するかも? –
GUIで操作した結果は全てコマンドとして出力 • グラフィックが重かったりたまに不安定になったりす るけどね あくまでサポート的なツールなのかな 最新のMacだとXCode入れないと動かない かもね Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
87.
Rコマンダー(Rcmdr) でも • まずはRコマンダーを立ち上げる >
install.packages("Rcmdr") > library(Rcmdr) • アクティブなデータセットを使って、色々いじってみよ う – グラフを描画したり、統計関数を使ってみたり、、、 – GUI操作の結果、コードが出力される Rで何が出来るか参考にしよう! Rでも頑張れば、こんな3Dモデルも作れる よ! Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
88.
Rで形態素解析(RMeCab) • 汎用の形態素解析MeCabをRから操作 • MeCabをインストールしていないといけないのでちょっ と環境構築が難しいかも? •
MeCabのデフォルト辞書が貧弱なので、ユーザ辞書 を入れて使用する – Wikipedia、hatenaが公開している単語リストをまずは 組み込むのが一般的 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
89.
Rで形態素解析(RMeCab) でも • まずはRMeCabの読み込み(MeCabをインストールし ていないと動きません) >
install.packages("RMeCab") > library(RMeCab) • テキストファイルを読み込み、形態素解析して単 語の出現頻度をカウント(今回のデータは TwitterStreamingで収集) > rm<-RMeCabFreq("XXXXX.txt") > rm<-RMeCabFreq("/Users/sugawi/develop/ruby/tweet/2013091614.txt") # MyMemo Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
90.
Rで形態素解析(RMeCab) でも • 20件以上の単語のみにフィルタリングしてゴミデー タも除去 >
part_rm<-rm[rm$Freq > 20,] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="記号",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="数",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="接続詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="接頭詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="連体詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="助詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="助動詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="副詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info1=="感動詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="接尾",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="非自立",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="代名詞",] > part_rm<-part_rm[!part_rm$Info2=="サ変接続",] 予想外のデータもいっぱいできるから こまめに削除ルールを作るの ガツッと削除した後は個別のデータから削除対象を判断 Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
91.
RでSPARQL(SPARQL) • RDFを操作するクエリ「SPARQL」をRから 実行する • SPARQLで取得したデータをそのままRで 解析することが可能 •
RDF、SPARQLの説明は割愛。。。 –たぶんこれだけで半日掛かりそう Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
92.
RでSPARQL(SPARQL) でも • まずはSPARQLの読み込み >
install.packages("SPARQL") > library(SPARQL) • DBPediaから東京に関するものを抽出 読み込んでから何をするかがRの出 > url<-http://dbpedia.org/sparql > query="SELECT * 番なの WHERE { <http://dbpedia.org/resource/Tokyo> ?p ?o } LIMIT 400" > res<-SPARQL(url=url,query=query) Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
93.
その他 • 豊富なパッケージにより、いろいろなことが実 現可能になってきました • さらには分散処理できるようにRHadoopなる ものもあります –
HadoopをRから実行 – Hadoopに関する知識が必要なため、かなり敷居が高 い • DBもMongoDBと連携できるRMongoなどもあり、もう 何でもできるんじゃないかっていう錯覚も Copyright © 2013 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
94.
•第二部はこちらへ •http://www.slideshare.net/yasuyukisugai/rja vascript-visualization Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 94
95.
お疲れ様でした! R言語はどうでしたか? 楽しんでいただけましたか? AITC非公式キャラクター ハルミン Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
96.
•次回のAITCオープンラボは「RDF/SPARQL」勉強会を予 定しています •LinkedOpendDataなどでは当たり前に使われていますが、 まだまだ一般的には普及していません •AITCでも情報を蓄積する際にRDFを、取り出す際には SPARQLを使用しています •「RDFとは」から始まり、後半ではSPARQLを皆で書いて みよう!と考えております •また日程が決まり次第イベントをお知らせします! Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 96
97.
•本日はお集まり頂き、ありがと うございました。 •アンケートにもご協力ください。 Copyright © 2013
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 97
Download now