機械学習による実用アプリケーション構築
機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 適切な機械学習アプローチの特定 1章 製品目標からML の枠組みへ 1.1 何が可能であるかを
この英単語を覚えるだけで、英文の９割は読めるようになるという話【NGSL,NAWL,TSL,BSL】｜相川真司（かわんじ） #DiQt
【要約】 最高の英単語帳を見つけました。 しかもなんと、その英単語帳は『無料』です。 このnoteでは、その画期的な英単語帳の紹介と、英単語帳のデータを無料配布します。 【更新履歴】 22/08/19: ・8000件を超える改善を行いました。 ・改善をリアルタイムで配布データに反映できるように、データのダウンロード方法を変更しました。 21/12/09： ・iOS/Android版アプリをリリースしました。 科学者がつくった最高に怠惰な英単語帳「これだけ覚えておけば英語が読めるようになる英単語帳とかないかなぁ〜〜」 なんて考えたことありませんか？ わたしはわりとあります。 プログラミングを始めてからは、英語に触れる機会が格段に増えたこともあり、わたしの中でこのニーズはますます強くなっています。 しかし、わたしは怠惰です。 できることなら、最小限の努力で英語を身に付けたい。 そこでわたしは、
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)
クーポン取得者をX、ピザ購入者をZとしましょう（XとZは確率変数）。XとZが相互に与える影響を無視して、それぞれ独立の確率分布（周辺確率）を求めると、クーポンを取得した人の周辺確率p(X)は0.45、ピザを購入した人の周辺確率p(Z)は0.35となります。 お互いに影響を及ぼすことも考慮した場合（同時確率分布）は、2つの確率変数を使ってp(X,Z)と表します。2つの変数が両方動くと計算しにくいので、1つを固定してもう1つの変化で見ていきます（条件付き確率分布）。 確率の加法定理と乗法定理 統計はどうしても数式っぽいのが出てきてしまうので、ここで用語と記号をおさらいします。 XやZ：確率変数 周辺確率：p(X) 同時確率分布：p(X,Z) 条件付き確率分布：p(Z|X)…Xが起こる条件下でのZの確率 ついでに次の2つの定理も覚えておきましょうか。 確率の加法定理：p(X)=ΣZp(X,Z)
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
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