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■Pythonと実践的な衛星データ解析

2018年度にリリースした衛星データをクラウド上で分析できる日本発の衛星データプラットフォーム「Tellus」は、2019年度にTellusをより多くの方にご活用いただけるようeラーニング講座を応募者への抽選登録制で提供してまいりましたが、2020年3月から「新しい生活様式」を見据え、プログラミングと機械学習の基礎が学習できる「Tellus Trainer」と「初心者向け Tellus 学習コース」の2つのeラーニング講座を公開制限なしで提供することとなりました。

基礎編：Pythonの使い方について

Lesson1 Python基本文法
Lesson2 NumPyの使い方（数値計算）
Lesson3 Matplotlibの使い方（グラフ描画）
Lesson4 Pandasの使い方（データ解析）
Lesson5 Pillowの使い方（画像加工）
Lesson6 scikit-learnの使い方（機械学習）
Lesson7 機械学習の実践
Lesson8 OpenCVの使い方（画像解析）

応用編：地理空間情報解析について

Lesson9 GDALの使い方（衛星画像の前処理）
Lesson10 農業での衛星データの使い方
Lesson11 林業での衛星データの使い方
Lesson12 漁業での衛星データの使い方
Lesson13 防災での衛星データの使い方

Tellusをもっと使いこなしてみたいので、受講してみようと思います。

■推薦システム100本ノック

概要

recsys-pythonはPythonによる推薦システムの演習問題集です。推薦システムの基本である、評価履歴や評価値行列の扱いから、内容ベース推薦システム、近傍ベース協調フィルタリング、推薦システムの評価などに関する問題を取り揃えています。現時点では、13章構成で全163問用意しています。

目次

評価履歴と評価値行列
第1章 評価履歴
第2章 評価値行列
内容ベース推薦システム（近傍ベース方式）
第3章 類似度に基づく推薦
第4章 k近傍法
近傍ベース協調フィルタリング
第5章 ユーザベース協調フィルタリング
第6章 アイテムベース協調フィルタリング
次元削減
第7章 評価履歴の次元削減
第8章 評価値行列の次元削減
内容ベース推薦システム（モデルベース方式）
第9章 単純ベイズ分類器
第10章 決定木
推薦システムの評価
第11章 嗜好予測の正確性
第12章 好き嫌い分類に基づく評価指標
第13章 推薦順位に基づく正確性

■他にも推薦システムに関する記事や書籍

note記事

スライド

書籍

先人たちが資料や100本ノックにきれいにまとめていただき感謝しかありません。推薦システムについて体系的に学んだことがないので、今年の学習テーマにします。

イラスト - Noriaki Kawanishi

とてもシンプルでわかりやすく絵のタッチが気に入っており使用させてもらっています。いつもありがとうございます。