機械学習や TensorFlow を使っていろいろデータの処理をしていると、アレしたあとにコレ、みたいな、データ処理をパイプラインのように処理したくなることがあります。
そんなとき JavaScript だと Promise という便利な書き方があるのですが、Python でできないもんかと探しているとその名も promise という便利なモジュールがあったのでちょっと遊んで見ました。
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参考： GitHub - syrusakbary/promise: Ultra-performant Promise implementation in Python
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そうだ、クラウドで matplotlib しよう。
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参考： python - matplotlib wont draw python3 - Stack Overflow
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先日もカリフォルニア州・モスコーンで Google Cloud Next 2017 と言うイベントを開催して、ますます人工知能・機械学習界隈を席巻してる感ある Google 先生。その大きなきっかけの一つとなったのは、ディープラーニングのライブラリ TensorFlow の公開だと思うのですが、その TensorFlow が Python と並び多くのデータサイエンティストに人気の言語 R をサポートしていました。
あまりにもひっそりとしたリリースであまり話題になっていない様子ですが、データサイエンティストの中には Python よりも R を好んで使う人も多い様子で、TensorFlow がその R をサポートすることは大きな意味があると言えそうです。
早速 R 版の TensorFlow を用いて、インストールから MNIST のサンプルまで試してみました。
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参考：TensorFlow（ TensorFlow for R 公式サイト）
インストールまだの人はこちらからお先にどうぞ。
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小ネタです。春だし（違）vim のパッケージを整理整頓しようと思い立ったら、なんだか vim のパッケージ管理は neobundle から dein とかいう新世代に変わっており、しかも vim 自体も neovim に世代交代しているそう。
brew で簡単にインストールできるだろ、と思ってたら意外と手こずったのでメモ残しておく。
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参考：GitHub - neovim/neovim: Vim-fork focused on extensibility and usability.（公式 github repository ）
その他のトラブルに見舞われている人はこちらも参考にしてみてください。
datalove.hatenadiary.jp
Facebook の機械学習ライブラリをためすチュートリアルの第２回です。前回のエントリでインストールした、Facebook の時系列分析用ライブラリ Prophet 。今回は公式のガイドにそって実際に分析をしてみます。
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参考：Quick Start - Prophet（公式のチュートリアル、英語です）
インストールまだの人はこちらからお先にどうぞ。
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Google （の、子会社の DeepMind 社）の AlphaGo が韓国の囲碁名人に公式戦で勝利してからはや一年。
そして、機械学習のライブラリ TensorFlow のリリース、と機械学習・人工知能界隈では Google の話題で席巻されてた感がある 2016 年。
でも近年成長著しい Facebook だってがんばってるはず・・・！と、思ってたら今年２月になってとうとう Facebook の機械学習ライブラリが公開されたようです。
参考：Prophet: How Facebook operationalizes time series forecasting at scale（英語記事）
さっそくちょこっと試してみたので、レビューを書いてみます。
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わたしのブログも申し訳程度に Amazon のリンクを貼らせていただいてます。アクセスが少ないのでほとんどここから売れることは無いですが・・・（；；）
そんな感じでゆるゆるやってるので成果を確認することもなかったのですが、ずいぶん久しぶりに Amazon のアフィリエイトの管理画面にログインしたらびっくり！
メイクアップされた新しいレポートはとっても見やすく、あらためてデータの可視化って大事だな・・・と思ったのでちょっと紹介してみます。
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Apple が Turi という 人工知能・機械学習 のスタートアップを買収するんじゃないか、という観測が報じられています。一般のニュースなどではあまり報じられていないようですが、人工知能 や 機械学習 界隈には目にした方々もいるんじゃないかと思います。
$200M acquisition of Turi proves Apple's dead serious about AI（英語記事）
この Turi という会社は現在 GraphLab という機械学習のフレームワークを提供しているのですが、TechCrunch（英語記事） によると７月末までしかサービスは提供しない、みたいなアナウンスをユーザーにしてたとかなんとか・・・
でも今はまだ、アカデミックライセンスかトライアルとして使えるようなので、ちょこっと試してみました。
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前回 機械学習の際のデータ処理の一環として、カテゴリとその頻度が含まれているデータを、各データで１レコード・カテゴリごとに頻度行分だけ、というテーブルに変換する方法について調べていたんだけど、その際にネストされたリストをフラットに（つまり、一次元のリストに）する必要があった。
結局その時は functools.reduce を２回実行したんだけど、一般的にネストされたリストって何階層にネストされてるかわかんないので、何階層にネストされててもフラットにできる方法を考えてみた。
** Sorry, this note is English only, Japanese version is here.
Recently, it has been announced to launch Google Analytics demo account, according to official Google Analytics blog.
Analytics Blog: Introducing the Google Analytics Demo Account
For me, I'm not good command of Google Analytics, and I found it very useful to understand Google Analytics, so I'd like to share something about Google Analytics demo account with you.
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** Sorry, this note is Japanese only, but please take a look at English version here.
つい最近のことですが、Googleアナリティクス のデモアカウント、というものが発表されました。
Google Analytics demo account [@SmartInsights alert] - Smart Insights Digital Marketing Advice（リンク先英語サイトです）
Googleアナリティクスの機能をそこまで使いこなせていないわたしにとっては、これがなかなかいい感じだったのでちょっと紹介したいと思います。
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タイトルからしてわかりにくく、しかも極めて個人的な悩みです。
pandas のデータの変換方法。カテゴリとその頻度が含まれているデータを、各データで１レコード・カテゴリごとに頻度行分だけ、というテーブルに変換するのに思ったより苦労したので、備忘録を兼ねてメモを残しておきます。
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唐突ですが、このブログの読者のみなさんってどんな環境でコード書いたり データ分析 したりしてるんでしょうか？
たぶん、RStudio が一番メジャーかな？で、Jupyter / IPython notebook がそれに続き、以下、Anaconda とも縁の深い Spyder とかなんでしょうか。最近だと PyCharm とか使ってる人もいるのかも。
そんな環境に悩める子羊ならぬ データサイエンティスト のみなさん、（これまで R 使ってる人なら特に）朗報です。
Python のデータサイエンティスト向け開発環境に新しい選択肢「Rodeo」が加わりました。
英語版しかないせいか、まだ日本の方で使っていそうな人はちらほら、ぐらいみたいなので、レビューしてみたいと思います！
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Googleアナリティクスのデータといえば Web の世界では基本中の基本。
API からデータを取り出せるということもあり、なんとか pandas.DataFrame の形でデータを取り出せないかな？と思っていた。
だけどそれ以前に、そもそも Python で Google アナリティクスのデータを取り出す方法がよくわかんない。
あまつさえ、最近 Googleアナリティクスの API は v4 という新しいバージョンに更新（注：リンク先はGoogleアナリティクスの Developer Guide。英語です。）しようとしてるらしい・・・。
そこで、Googleアナリティクスの API の使い方を学ぶとともに、新しいバージョンの API - Core Reporting API v4 をさわってみた。
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