レトロゲームの攻略をAIに学習させてスーパープレイを生み出すことが可能な「Gym Retro」
AIに関する非営利の研究機関として設立されたOpenAIは、レトロゲームの攻略をAIに学習させる強化学習(RL)用のプラットフォーム「Gym Retro」をリリースしました。Gym Retroを使用することで、RLの学術研究に役立てたり、効率的なゲームの攻略法をAIに編み出させたりすることができるとのことです。 Gym Retro https://blog.openai.com/gym-retro/ OpenAIによると、Gym RetroはRLアルゴリズムの研究を行うために開発しており、1つのゲーム攻略だけでなく、複数のゲームを一つのAIに学習させることが可能です。 また、学習に使用できるゲームはメガドライブ、セガ・マスターシステム、ファミコン、スーパーファミコンやゲームボーイなどの幅広いプラットフォームのものに対応。これらのゲームエミュレータで動作するROMイメージを用意すれば、Gym
機械学習システムにおける人権の平等を目指す「トロント宣言」 | スラド
機械学習システムで人権を傷つけた場合、誰が責任を負うのだろうか。MSのAI「Tay」のようにユーザーとのやり取りから人種差別や陰謀論を学習し、AIが差別的な発言を行う事例は存在している。 米国時間5月16日、人権と技術グループの連合体は、こうした問題を解決するためにトロントで機械学習に関する新しい宣言を発表した。この宣言はトロント宣言と呼ばれ、機械学習システムが既存の人権法に違反したり、差別しないようにする義務の確立に力を入れるという。 この宣言には、すでにアムネスティ・インターナショナル、アクセス・ナウ、ヒューマン・ライツ・ウォッチ、ウィキメディア財団が署名しているという。この宣言は、一般的な差別以外にも、アルゴリズム的な差別が発生した場合における是正の権利や仕組みについても焦点が当てられているとのこと（The Verge、Slashdot）。
A Machine Learning Guide for Average Humans
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WEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果
2020/02/01 追記 [コード付き]誰も知らない関連銘柄を、機械学習を使って素早く見つける こちらに最新の結果を載せました！ 気づいたんですけど、私みたいな貧乏人はショッピングモールでおしゃれなゴミをせっせと買い漁るんですが、お金持ちの人って株を買うらしいんですよね。 考えてみれば貧乏人が欲しがるものって、百均のちょっとしたものから家や車やバイクやゲーム機など、買ったらお金が減るものばかりなんです。 それに比べて、お金持ちが買うものって、株や投資用の土地や、リスクこそあるものの貧乏人が欲しがらないわりに買ったらお金が増える可能性のあるものばかりなんですよねー。 これは悔しい！休日になるたびにせっせとショッピングモールにお金を運んでゴミを買い漁ってる自分を見てお金持ちはきっと笑っているに違いない！いやお金持ちには自分のような人間は視界にすら入らないのか、これはさっそく株を買わないと！と
Project Jupyter
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
Google、機械学習の可視化を強化する「TensorBoard API」を発表。独自の機械学習ビジュアライゼーション構築へ
Google、機械学習の可視化を強化する「TensorBoard API」を発表。独自の機械学習ビジュアライゼーション構築へ 2017-09-12 Googleは、機械学習の可視化を強化する「TensorBoard API」を発表しました。 tensorflow/tensorboard（Github） 2015年にオープンソース化した機械学習ライブラリ「TensorFlow」には、様々なデータを可視化できるツール「TensorBoard」が含まれています。しかし、新しいビジュアライゼーションを追加することは非常に難しいのが現状でした。 そこで、開発者がTensorBoardにカスタムビジュアライゼーション・プラグインを追加できるようにする新たなAPIセット「TensorBoard API」をリリースしました。 これにより、独自の機械学習ビジュアライゼーションが構築できるとしています。 プラ
機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト - Qiita
機械学習の基礎はそれなりに習得し、次のステップとして論文を読んでみたい、実装にチャレンジしてみたい、という方も多いのではないかと思います。 ただ、機械学習の論文といってもどこから読んでいいのか、興味がある論文を見つけるにしても英語のAbstractを眺めて行くのはちょっとつらい・・・という方のために、ポータルサイトを作りました。 arXivTimes Indicator 以前、機械学習に関わる論文の要約を共有するGitHubリポジトリとBotを作成したのですが、そこでの投稿内容をまとめて見ることができます。 ジャンル別に参照可能な他、 Pocketをお使いであればPocketへの登録も可能です。 arXivTimesは、機械学習の研究動向に関する集合知を形成することを目的としています(日本語で参照可能な)。 そのため、今回のポータルの作成を機により多くの投稿をしてもらい、また要約の質を高め
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
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Machine Learning in a Year
Getting into machine learning (ml) can seem like an unachievable task from the outside. After this highly effective introduction, I continued learning on my spare time and almost exactly one year later I did my first ml project at work, which involved using various ml and natural language processing (nlp) techniques to qualify sales leads at Xeneta. This felt like a blessing: getting paid to do so
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how to install python3-tk in centos?
GitHub - rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition: The "Python Machine Learning (2nd edition)" book code repository and info resource
Kaggle: The Home of Data Science
retro/README.md at develop · openai/retro
The Toronto Declaration: Protecting the rights to equality and non-discrimination in machine learning systems - Access Now
Google製可視化OSSのFacetsがめっちゃ便利だから使ってみてくれ - Qiita
Machine Learning Playground
機械学習を用いれば、写真が「撮影する前」からプロ仕様の美しさに──グーグルとMITがアルゴリズムを開発