・"便利なMATLABと、即最新モデルが手に入るPython どちらを使えば良いんだろう？"と悩む
• MATLABユーザーとPythonユーザーの間で、成果物の流用ができず、業務が途切れている
• 成果物の実装・展開を行う段階で、再コーディングなどで時間がかかる
1つでも当てはまる方、是非ご視聴ください。本ビデオでは、以下の一連の流れをご紹介しています。
• MATLABとPython両環境を使いながら、天候データの機械学習による予測モデルを構築
• モデルを再コーディング無しでパッケージ化し、アプリケーションサーバへと展開
両環境の"良いとこ取り"をした相互実行と、モデル構築、実装・展開のワークフローを短時間で把握していただける内容です。
皆様が実際の業務や研究で、必要に応じて2つの環境を使い分け、最適なワークフローを実現する一助になれば幸いです。
【ハイライト】
MATLABとPythonの相互運用性
最適なツールの選択
成果物の実装と展開
＜講演者について＞
吉野 紘和: PhD, 製品スペシャリスト - データサイエンス領域
学生時代、パターン認識アルゴリズムの研究で頭が爆発。研究から逃げるように就職するも、データの定量的説明力の必要性を感じて、一から統計学等を再勉強。ガラスメーカー、超精密測定装置メーカーの技術系サラリーマンを経験後に渡英。大学にて、Nanaometrologyの研究を行う(PhD)。その後、現地で就職するも、開発品の公式スペックを決定(計算)する責任者になってしまう。統計的に算出した”スペックが低すぎる”と設計側と毎日喧嘩をしながら、涙の中で新製品上市。それを見届けて帰国し、現職。「数学とサッカーとビールは英語を超える全世界共通言語なので習得すべき」が信条。
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#MATLAB #Python #データサイエンス
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