nov 7

なんかいろいろごちゃごちゃになっているのでブログかく

 

とりあえずlast4 daysくらいはウェブアプリケーションの勉強してた。blogの作り方で結構理解するのに時間かかっていてudemyの講座も買ったけど苦戦している、とりあえずあれと同じものを1から独力でつくれるようにしたい。今はとりあえず全講座を一周はみて、理解はしているけど、ときどきわかんないことがあるし、

1から自分でつくるにはまだ足りないってところかな

あと、一ヶ月後の目標をつくってそれから逆算して日々のタスクに落とし込まないともっと計画性が必要

とりあえずbright sideとしては講座を完全に理解して自分で全く同じようにかけるように慣ればアプリケーション制作はできるということ

 

 

10/28,29

ずっとkaggleのタイタニックをやっていた。提出もできたし、平均スコアくらいだった。この2日間まぁまぁ集中できたと思う。どうやってモデル改善するかとかどうするべきかとかまだまだ知識も少ないところいっぱいあるのでインプット増やさないと、

とりあえずkarnelとかみて他の人のやり方を真似る、勉強法を探すなどをする

recommendのほうはとりあえず休止してデータ分析の方に集中する

10/21

やること【予定】
とりあえず自分がratingした映画をもとにそれにアイテムベースで似ている映画を推薦するシステムを作れるようになった。確かudemyのやつはcorrだけだった気がする。とりあえず本のやり方でやってその結果しだいでudemyの方法でもやってみるかも。似ている映画のアウトプットできたら本サイトとレコメンデーションの中身がどれくらい違うのかみたい。また必要に応じてどうやったら改善できるかも検証したい
あとj leagueのやつスコア算出して、どれくらいtopと差があるかみる
あと、udemyの講座をいくつか終わらせる

 

本の通りレコメンデーションアルゴリズムをうつして実装してみた。予想以上に複雑で理解に時間がかかった。しかしなんとか進んでいる、👍

なので明日もこの続き、明日で終わらせるように願っている

udemyいくつか終わらせた。いくつか学びのこいコースがあった。

10/20

実験途中でかえった。決断をくだした記念すべき日だ。後輩がメルカリの北米インターンシップにうかっていてめっちゃくやしかった。自分もはやく実績をつくらないと

 

やったこ

udemyの講座をいくつか終わらせた。recommendationのやつが重くて、かつ学びもおおった。他のやつはハイレベルかつあんま自分に関係なさそうなので軽く流した。

まぁビデオ講座を5つくらいおわらせたくらいだな。

あとサイドプロジェクトのタスクやスケジュール調整をした

10/19

昨日の続きでレコメンデーションエンジンをつくってて、見本と全くおなじコードなのにエラーがでて、その処理に昨日からずっと戦っている

唯一の違いはmyrating のデータだけで、たぶん原因はある映画のタイトルがcorrのデータフレームの中にないからだと思う。

だってtopgunとかだったらうまくいくけど、他の映画だったらうまくいかないから

だからcorrのデータフレームのなかになかったら処理をとばすなりほかのことをしないといけない

一旦ここまででやめて、ほかの講座をみる

10/18

レコメンデーションのコースを終わらせた、自分でコードは書いてない、理解したって感じ、

コース中のレコメンデーションの仕組みは単純で相関関係をしらべているだけ、

あとはそれを計算するためにデータを整形しているとかだけで、レコメンデーションの使っている仕組みは本当に単純ん

 

なので他にアルゴリズムあるとかは勉強しないと

 

とりあえず1996~2017年のレビューで新しくレコメンデーションをつくって、自分の行ったratingをもとに自分が好きそうなmovie recommendationするシステムをつくった

10/17

なんかあんま作業おぼえてないけど、いろんな作業があってあんま進んでない気がする

結局自分でやるのは効率わるいきがしてコースをやることにきめたってとこでおわった