toshi

ボストン在住の医学系研究者!! @tokitky 最近R、Python, MLなどバイオインフォマティックスを勉強しています! 初学者に役立つ情報を紹介していきたいです。 (個人の見解を述べています)

初心者が一番わかりやすかったオブジェクト指向プログラミングの説明は、子供向けのマイクラ本だった。。

オブジェクト指向がわかりにくいのには理由があった

オブジェクト指向って初心者とっつきにくい概念で、わかりにくいですね。pythonなんか勉強しだすと、pythonはクラスの概念がわかるまでやれといわれるんですが、オブジェクトに関連するクラス、オブジェクト、インスタンス、インヘリテンスいろいろ出てきてこんがらがってしまう。。

また下手な参考書やネットの教材なんか読むと、数学の教科書の説明みたいな

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【Aidemy X Bio】1222例の乳がんデータを深層学習させてみる!!(2) 遺伝子データを使ってRNN(深層学習)で癌診断してみた!

先日1222例の乳がんデータを可視化してみることを行った。詳しくは以下のノートを見ていただくとわかるが、

このデータには乳がん組織と正常組織の遺伝子発現情報が含まれている。今回このデータを用いて深層学習ができないか試みてみた。

このサンプルの遺伝子発現情報と、乳がんと正常のラベルを深層学習させ、そのあとでテストデータで正解率を確かめる、いわば癌の診断をさせてみようということだ!

RNNでがん

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Pythonをつかって、機械学習した1222例の乳がんデータベースの遺伝子データを音楽にしたら、なんとも物悲しい曲になった!ーーデータ可聴化とサイエンスーー

データ可聴化って?

少し前に、慶應のSFC関連のツィートで「データドリブンアート」っていうのを知ったのですが、なかでも興味を湧いたのは

生体データを用いたメディアアート

それで詳細を調べてみると

focusing on "#biological data (e.g., electromyography, electroencephalography etc), #visualizatio

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【Aidemy X Bio】1222例の乳がんデータを深層学習させてみる!!(1):データ可視化編

前に

【Aidemy X Bio】がん細胞データをつかって、機械学習最先端手法Constrastive PCAをつかってみる

というお題でがん細胞の遺伝子発現データを用いて、一連の機械学習の分析を行わせてきた。その時はトータル20例の遺伝子発現データをつかっていわばお遊び的に分析を行ってきた。

今回試みようとしているのは、アメリカが国家プロジェクトとして行っているTCGAというがんのデータベ

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【Aidemynote】RとPythonで、W杯のサッカー選手は体格がよいほど、走れないのか?を分析してみた。

ちょっと前までW杯で盛り上がっていましたね!

佐々部考紀さんというトレーナー兼研究者の方が、サッカー選手が「筋肉をつけすぎると走れなくなる説」を検証するために、日本、ベルギー、フランス代表の選手の体格とW杯の試合での90分あたりの走行距離を比較しておられましあ。

分析の対象は興味深く、データもW杯に出た選手のものでタイムリーで、非常に面白い。ただ一つ疑問なのは体格を(身長-体重)で計算しちゃっ

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プログラミング独学者に勇気とやる気をあたえるtweetを集めてみた‼︎

自分もそうですが、プログラミング独学者、特に初学者にとって、モチベーション維持とくじけないための勇気って大変必要です!

そんなプログラミング独学者にとって背中を押してくれるであろうつぶやきの数々を、自分にとって心に残っているtweetの中から集めてみました!

最初はこれ、このtweetがきっかけでAidemyを使うようになりました!

Aiやブロックチェーンを押さえ、AWSでデプロイして起業!

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