実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
「聞いたことは、忘れる。見たことは、覚える。やったことは、わかる」は老子ではなく荀子 - ネコメシCEOブログ
先日、ジェネリックスキルに関する講演会を聞いてきました。なかなか面白い内容で、わりと感心したわけですが。 その講演の中で、学習による知識の定着率を示す図ですと紹介されたのが「Learning Pyramid」。NTL Instituteによるレポートなのだとか。 photo by dkuropatwa これ見ると、なんか経験則的に「やっぱりね」とか「知ってた」みたく思ってしまいませんか？ ただこのLearning Pyramid、実際には検証可能なデータに基づいた研究ではない模様。もともとはアメリカの教育学者であったEdgar Daleが開発した「Cone of Experience」というものがあり、それに数字を（勝手に？）追加したものが世に広く出回ってしまっているとかなんとか（注1）。 注1：Learning Pyramidが検証可能な研究ではない旨は、上図のリンク元にも書いてあるし、
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
深層強化学習を使用し、人間の3D二足歩行をリアルにシミュレートする論文が登場。サッカードリブルや動的障害物を通り抜ける能力も再現
深層強化学習を使用し、人間の3D二足歩行をリアルにシミュレートする論文が登場。サッカードリブルや動的障害物を通り抜ける能力も再現 2017-05-06 階層的な深層強化学習（Hierarchical Deep Reinforcement Learning）という人工知能の学習技法を使用して、人間の3D二足歩行を再現、動的な移動スキルを実証した論文が公開されました（PDF）。 学習後、低レベルのコントローラでは、歩く、走る、坂を登る、坂を降る、回転、など物理学を基礎としたリアルな運動能力がシミュレートされ、高レベルのコントローラでは、サッカーボールを目標位置にドリブルしたり、静的または動的な障害物を通り抜け地形ナビゲートする能力などがシミュレートされます。 本論文は、ブリティッシュコロンビア大学、シンガポール国立大学に属するXue Bin Peng氏、Glen Berseth氏、KangKa
Automatically Remove Backgrounds From Images | NVIDIA Technical Blog
Researchers from Adobe, the Beckman Institute for Advanced Science and Technology and University of Illinois at Urbana-Champaign developed a deep learning-based method that clips objects from photos and videos. Researchers have developed a number of different artificially intelligent programs to automatically subtract a background from an image, but most are based on colors. When presented with an
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
お知らせ : 京都新聞
File Not Found. 該当ページが見つかりません。URLをご確認下さい。 お知らせ 事件・事故のジャンルを除き、過去６年分の主な記事は、インターネットの会員制データベース・サービスの「京都新聞データベース plus 日経テレコン」（http://telecom.nikkei.co.jp/public/guide/kyoto/）もしくは「日経テレコン」（本社・東京 http://telecom.nikkei.co.jp/）、「ジー・サーチ」(本社・東京、 http://www.gsh.co.jp)のいずれでも見ることができます。また、登録したジャンルの記事を毎日、ネット経由で会員に届ける会員制データベース・サービス「スカラコミュニケーションズ」(本社・東京、http://scala-com.jp/brain/) も利用できます。閲読はともに有料です。 購読申し込みは下記のページから
プログラミングの学習を劇的に効率化する「Janki」メソッド | ライフハッカー・ジャパン
「熟達」には時間がかかり、急いで何かを学ぼうとしてもうまくいかないもの。しかし、中には例外もあるようです。講義ノート売買サイト「Oxbridge Notes」の創設者のJack Kinsella氏は、プログラミングを短期間で学習できるメソッドを編み出しました。 Kinsella氏はこのアプローチを「Jankiメソッド」と呼んでいます。以前にライフハッカーでも紹介した単語学習アプリ『Anki』を使った、学習をさらに効果的にするために作られたメソッドで、以下の8つのルールで構成されています。 何か新しいことを学んだ時はいつでも、カードに質問と回答を書き入れる。 Ankiを毎日使うこと。週末や休暇中も忘れずに。徹底的にコミットすること。 文脈の中で学習すること。「やりたいこと」を1つ選び、それを成し遂げるために必要な知識だけを集中して学ぶ。 実際に試してうまくいったものだけを単語帳に追加すること
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