spin-glass
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1 year ago ポートフォリオ構築のためのノートブック
あなたが計画している活動に基づいて、以下に特定のノートブックの提案を記載しました。各ノートブックはそれぞれのアプローチの実装をカバーします。
1. 感情分析
Methodology:
- テキストデータの前処理 (tokenization, removal of stopwords, etc.)
- 感情分析のための機械学習モデルの訓練 (e.g., LSTM, BERT)
- MLFlowを使用したモデル管理とメトリクス追跡
# ノートブック名
"Sentiment_Analysis.ipynb"2. トピックモデリング
Methodology:
- LDA（Latent Dirichlet Allocation）やNMF（Non-negative Matrix Factorization）などのアルゴリズムを適用
- トピック解釈のための可視化ツール (e.g., PyLDAvis) の使用
- MLFlowを使ったモデルと指標の追跡
# ノートブック名
"Topic_Modeling.ipynb"3. レコメンデーションシステム
Methodology:
- 協調フィルタリングまたはコンテンツベースの方法を適用
- レコメンデーション精度の評価 (e.g., RMSE, Precision@k)
- MLFlowを使用したモデルのバージョニング
# ノートブック名
"Recommendation_System.ipynb"4. ユーザー専門知識レベルの推定
Methodology:
- レビューのスタイルと内容から特徴を抽出
- 分類モデルの訓練 (e.g., Random Forest, SVM)
- MLFlowを使用してモデルパフォーマンスを追跡
# ノートブック名
"Estimating_User_Expertise_Level.ipynb"5. 時系列解析
Methodology:
- レビュー評価と時間の関係をリニア回帰または時系列モデル (例: ARIMA) を使用して分析する
- 時系列データの効率的な管理のためにDeltaLakeを使用する
# ノートブック名
"Time_Series_Analysis.ipynb"これらのノートブックは、それぞれが一つの主要なタスクをカバーするように、具体的なポートフォリオを意識して設計されています。各ノートブック内では、該当する手法の実装、評価、結果の解釈が行われます。
Sentiment Analysis Methodology: Preprocess the text data (tokenization, removal of stopwords, etc.) Train a machine learning model for sentiment analysis (e.g., LSTM, BERT) Use MLFlow for model versioning and tracking metrics
Topic Modeling Methodology: Apply algorithms like LDA (Latent Dirichlet Allocation) or NMF (Non-negative Matrix Factorization) Use visualization tools (e.g., PyLDAvis) for topic interpretation Track models and metrics using MLFlow
Recommendation System Methodology: Apply collaborative filtering or content-based methods Evaluate recommendation accuracy (e.g., RMSE, Precision@k) Use MLFlow for model versioning
Estimating User Expertise Level Methodology: Extract features from the style and content of the reviews Train a classification model (e.g., Random Forest, SVM) Track model performance using MLFlow
Time Series Analysis Methodology: Analyze the relationship between time and review ratings using linear regression or time-series models (e.g., ARIMA) Use DeltaLake for efficient management of time-series data