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深層学習を用いた強力なレコメンデーションシステムの構築

顧客に適切なタイミングで適切な商品を提案することは、あらゆる業界において共通の課題です例えば、銀行業界では銀行員は常に顧客に高度に関連性のあるサービスを提案することを求めています...

はじめにマン・ケンドール傾向検定は、H.A.マンとD.R.ケンドールにちなんで名付けられた非パラメトリック検定であり、時間の経過に伴う傾向が有意であるかを判断するために使用されます。傾向は、時間の経過とともに単調に増加または減少することができます。パラメトリック検定ではデータの分布について心配する必要がないため、非パラメトリック検定です。ただし、データには直列相関/自己相関（時系列の誤差項が1期から別の期に移動すること）がない必要があります。マン・ケンドール検定は、特定のデータの分布を仮定せずに、一貫して増加または減少する傾向を検出するために設計されています。これは、正規性などのパラメトリック検定の仮定を満たさない可能性のあるデータを扱う際に特に有用です。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。サンプルサイズの要件サンプルが3または4のように非常に小さい場合、トレンドを見つける可能性が非常に低いです。時間の経過とともにサンプル数が増えるほど、テスト統計量は信頼性が高くなります。ただし、非常に少ないサンプルでもテストを実施することができます。したがって、推奨されるデータは少なくとも10です。テストの目的この記事では、列車の脱線に関連する事故について、時間の経過とともに研究します。オリッサ州で最近の列車脱線事故は、再び鉄道の安全性について問題を提起しました。鉄道事故は、事故の種類（例：正面衝突、後方衝突、爆発、側面衝突、脱線、火災など）で分類される場合があります。時間の経過とともに、技術的およびインフラ面で鉄道には多くの改善がありました。しかし、世界中で列車事故は頻繁に発生しています。列車事故は、世界中の鉄道システムで発生する不幸な出来事です。これらの事故は、生命の喪失、負傷、財産の損害につながる可能性があります。この研究では、年月をかけて、インドの鉄道事故（ここでは脱線事故のカテゴリを研究します）を、過去の改善策を考慮に入れながら、減少させることができたかどうかを判断します。インドの脱線事故に関するデータは、時系列の性質を持っています。2001年から2016年までの脱線事故のデータが整理されています。私たちのデータ上記の表から、データの減少傾向が明らかにわかります。2001年から、脱線事故の数は非常に大幅に減少しました。2001年には350件の脱線事故があり、2016年には65件に減少しました。データが順番に整理されているため、Python環境に直接入力して作業することができます。Pythonでデータを適切に視覚化するためにプロットを作成しましょう。 !pip install seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt fig =…

合成データのフィールドガイド

データを扱いたい場合、どのような選択肢がありますか？できるだけざっくりした回答をお伝えします実際のデータを入手するか、偽のデータを入手するかのどちらかです前回の記事では、私たちは...

データ駆動型の世界で理解すべき重要な統計的アイデア4つ

2023年にデータリテラシーを持つためには、サンプリング、不確実性、AI、機械学習、そして統計的な主張の解釈といった基本的な概念が必要です

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

共分散と相関の違いは何ですか？

イントロダクション統計の広範な領域において、変数間の複雑な関係を理解し解き放つことは重要です。データ駆動型の意思決定、科学的な発見、予測モデリングなど、複雑なデータセット内の隠れた関連やパターンを解き明かす能力に依存しています。この追求を支えるさまざまな統計基準の中で、共分散と相関は重要であり、変数間の独立性に関する洞察を提供します。共分散と相関は統計解析において頻繁に発生する変数ですが、多くの人々が誤解したり、相互に交換可能に使用したりすることがあります。これら2つの基準を区別する微妙なニュアンスは、統計的な関係の解釈と活用に深い影響を与える可能性があります。したがって、共分散と相関の真の性質を理解することは、データの全ポテンシャルを明らかにしようとするデータ愛好家や専門家にとって非常に重要です。このブログ「共分散と相関」では、これら2つの統計的概念の違いを説明し、その関係を解明します。また、Analytics Vidhyaの「データサイエンスのためのSwift学習」コースでスキルを向上させ、データサイエンスのキャリアを活性化しましょう。共分散 2つのランダム変数間の系統的な関連性を示す統計用語であり、もう一方の変数の変化が1つの変数の変化を反映することを示します。共分散の定義と計算共分散は、2つの変数が直接的または逆比例しているかどうかを示します。共分散の式は、データセット内のデータポイントをその平均値から求めます。たとえば、次の式を使用して、2つのランダム変数XとYの共分散を計算できます：上記の手順において、共分散値の解釈共分散値は、変数間の関係の大きさと方向（正または負）を示します。共分散値は-∞から+∞の範囲を持ちます。正の値は正の関係を示し、負の値は負の関係を示します。正の共分散、負の共分散、およびゼロ共分散数値が高いほど、変数間の関係は依存性が高くなります。それぞれの共分散の種類を理解しましょう：正の共分散 2つの変数間の関係が正の共分散である場合、それらは同じ方向に進化しています。これは変数間の直接的な関係を示しています。したがって、変数は同様に振る舞います。変数の値（小さいまたは大きい）が、他の変数の重要性と等しい場合、変数間の関係は正の共分散となります。負の共分散負の共分散は、2つのランダム変数間の負の関係を示します。この場合、変数は逆方向に動きます。正の共分散とは異なり、1つの変数の増加に対応して他の変数の値が減少し、その逆も同様です。…

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Pythonを使用してTenacityを使用してリトライを制御する：エンドツーエンドのチュートリアル

大規模な言語モデルにおけるコンテキストに基づく学習アプローチ

科学ソフトウェアの開発

クエリを劇的に改善できる2つの高度なSQLテクニック

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