Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics by Kevin Patrick Murphy. MIT Press, 2023. Key links Short table of contents Long table of contents Preface Draft pdf of the main book, 2024-11-23. CC-BY-NC-ND license. (Please cite the official reference below.) Supplementary material Issue tracker. Code to reproduce most of the figures Acknowledgements Endorsements If you use this book, please be su
This lecture note is intended to prepare early-year master's and PhD students in data science or a related discipline with foundational ideas in machine learning. It starts with basic ideas in modern machine learning with classification as a main target task. These basic ideas include loss formulation, backpropagation, stochastic gradient descent, generalization, model selection as well as fundame
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GitHub - abhishekkrthakur/approachingalmost: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem
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GitHub - d2l-ai/d2l-en: Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, MIT, Harvard, and Cambridge.
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はじめに Double Machine Learning(以下、DML)について、Pythonによる実装を交えてまとめました。内容について誤り等ございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。 DMLの概要 DMLとは、機械学習手法を用いつつ2段階に分けて処置効果を推定する手法です。1段階目で2つの予測タスクを行い、2段階目で処置効果を推定するモデルを作成します。 DMLの利点 DMLを用いる利点はたくさんありますが、次の4つを紹介させていただきます。 処置効果の異質性(HTE: Heterogeneous Treatment Effect)を考慮した推定が可能 処置変数が連続・離散問わず適応可能 あまりに高次元すぎて古典的な統計学的アプローチでは適応できない・パラメトリックな関数で十分にモデル化できない場合にも利用可能 漸近正規性や信頼区間の構築など、望ましい統計的性質を多く維
“Probabilistic machine learning”: a book series by Kevin Murphy
"Probabilistic Machine Learning" - a book series by Kevin Murphy Project maintained by probml Hosted on GitHub Pages — Theme by mattgraham “Probabilistic machine learning”: a book series by Kevin Murphy Book 0: “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” (2012) See this link Book 1: “Probabilistic Machine Learning: An Introduction” (2022) See this link Book 2: “Probabilistic Machine Learning:
Full Stack Deep Learning | Full Stack Deep Learning
We are teaching an updated and improved FSDL as an official UC Berkeley course Spring 2021. Sign up to receive updates on our lectures as they're released — and to optionally participate in a synchronous learning community. Sign up for 2021 Since 2012, deep learning has led to remarkable progress across a variety of challenging computing tasks, from image recognition to speech recognition, robotic
TOPBOTS The Best of Applied Artificial Intelligence, Machine Learning, Automation, Bots, Chatbots Despite the challenges of 2020, the AI research community produced a number of meaningful technical breakthroughs. GPT-3 by OpenAI may be the most famous, but there are definitely many other research papers worth your attention. For example, teams from Google introduced a revolutionary chatbot, Meena,
Googleが空調管理デバイス「Nest Learning Thermostat」の第4世代モデルを2024年8月6日(火)に発表しました。Nest Learning Thermostat(第4世代)にはAIが搭載されており、ユーザーの行動や温度・湿度に合わせて最適な温度調節が可能とのことです。 The Nest Learning Thermostat is smarter and sleeker than ever https://blog.google/products/google-nest/new-learning-thermostat/ Nest Thermostat and Google TV Streamer: 5 key design details https://blog.google/products/google-nest/nest-thermostat-googl
GitHub - richmanbtc/mlbot_tutorial: A tutorial for algorithmic trading bot using machine learning.
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Large Language Models (LLMs) are rapidly saturating existing benchmarks, necessitating new open-ended evaluations. We introduce the Factorio Learning Environment (FLE), based on the game of Factorio, that tests agents in long-term planning, program synthesis, and resource optimization. FLE provides open-ended and exponentially scaling challenges - from basic automation to complex factories process
Less is More: Highlighting as Learning Strategy
Original blog in Dutch by Tim Surma, Gino Camp & Paul Kirschner (translated and reworked by Paul and Mirjam) Henry Green, a British novelist talking about his craft, wrote: “The more you leave out, the more you highlight what you leave in.” This might be very true when it comes to highlighting as a learning strategy. Sometimes learners have to deal with large amounts of content, for example in boo
「AWS Cloud Quest日本語版」に、機械学習を実践的に学べる「Machine Learning（機械学習）」が追加
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest日本語版」に、新たに「Machine Learning（機械学習）」の教材が追加されたことを明らかにしました。 「AWS Cloud Quest」は、クラウド技術者となったプレイヤーがクエスト内の街の住人から出題される課題やクイズなどを、AWSを使って解決しつつ、クラウドの技術を学んでいくオンラインロールプレイングゲームです。 実際にAWSのサービスを組み合わせてソリューションを構築するため、非常に実践的な内容となっています。 2022年3月に英語版が登場し、その後に日本語版で、入門編としてプレイヤーがクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）となってプレイする「クラウドプラクティショナー」ロールと、ソリューションアーキテクトとしてゲームをプレイする「ソリューションアーキテ
GitHub - vaaaaanquish/Awesome-Rust-MachineLearning: This repository is a list of machine learning libraries written in Rust. It's a compilation of GitHub repositories, blogs, books, movies, discussions, papers, etc. 🦀
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Google認定の機械学習資格「Professional Machine Learning Engineer」とは？ 合格するには
関連キーワード Amazon Web Services | Microsoft Azure | Google 大手クラウドベンダーの機械学習認定資格を紹介する本連載。前編「“機械学習のプロ”を認める『AWS Certified Machine Learning - Specialty』とは？ 合格するには」はAmazon Web Services（AWS）の「AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中編「初心者歓迎の機械学習資格『Azure Data Scientist Associate』とは？ 合格するには」はMicrosoftの「Azure Data Scientist Associate」を取り上げた。後編となる本稿は、Googleの「Professional Machine Learning Engineer」を紹介する。 知ってお
東京大学2021年度深層学習（Deep learning基礎講座2021） 第8回「深層学習と自然言語処理」
東京大学2021年度深層学習（Deep learning基礎講座） https://deeplearning.jp/lectures/dlb2021/ 第8回（2021/06/01）「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。 以下誤植ですので読み替えてご覧ください。 p25: Micolov -> MikolovRead less
Introduction - Learning Rust With Entirely Too Many Linked Lists
Learn Rust With Entirely Too Many Linked Lists Got any issues or want to check out all the final code at once? Everything's on Github! NOTE: The current edition of this book is written against Rust 2018, which was first released with rustc 1.31 (Dec 8, 2018). If your rust toolchain is new enough, the Cargo.toml file that cargo new creates should contain the line edition = "2018" (or if you're read
Kaggle のコンペティション、Feedback Prize - English Language Learningが終わり、約2650チーム中15位で金メダル取得となった。これで合計金メダル2つ、銀メダル1つを取得し、Kaggle Competitions Master の条件を満たし、コンペを始めた当初目指していた Master の称号を年内にとることができた。自分一人ではこの結果にはならなかったと思うので、チームメンバーの@masakiaota氏、@olivineryo氏に感謝だ。 Public LBではコンペ終了時に8位/2700チームの成績で金メダル圏内だったが、Public LB がLB全体の26%のデータでのスコア。スコア表示も小数点以下第二位まででLBのスコア表示がざっくりとしており、かつ我々のCVではかなり悪いスコアがPublic LB上ではやたら上位になったりとCV・
【速報】Machine Learning Feature専用のリポジトリが登場。SageMaker Feature Store #reinvent | DevelopersIO
せーのでございます。 現在AWS re:InventではAndy Jassyのキーノートが行われています。 [随時更新] AWS re:Invent 2020 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | Developers.IO ご機嫌いかがでしょうか、豊崎です。 今年もre:Invent 2020 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されるものと思います。 本投稿では、AWS re:Invent 2020のキーノートで発表された新サービスの記事をまとめます。 AWS re:Invent 2020では以下5つのキーノートが計画されています。 12/2： Andy Jassy Keynote 12/4： AWS Partner Keynote 12/9： Machine Learning Keynote 12/11： Infrastructure Ke
Note: The sample code in this article is not null-safe and not compatible with Dart 3. For more information on the latest best-practices for navigation and routing in Flutter, go to the Navigation and routing page on docs.flutter.dev. This article explains how Flutter’s new Navigator and Router API works. If you follow Flutter’s open design docs, you might have seen these new features referred to
Given the computational cost and technical expertise required to train machine learning models, users may delegate the task of learning to a service provider. We show how a malicious learner can plant an undetectable backdoor into a classifier. On the surface, such a backdoored classifier behaves normally, but in reality, the learner maintains a mechanism for changing the classification of any inp
用語「ゼロショット学習」について説明。訓練データに存在しない新しいクラスやタスクに対しても有用な予測／分類を行うための学習方法のことで、特にChatGPTの言語モデルなどでは、ファインチューニングすることなく、かつ例文もない状態で、さまざまなタスクを解決する能力を持つことを指す。 連載目次 用語解説 人工知能／機械学習分野のゼロショット学習（Zero-shot Learning）とは、新しいクラス（分類問題の場合）やタスクを訓練データから事前に学習していなくても、推論時にその未知のクラスやタスクについての何らかの補助情報（説明テキストや属性情報、クラス間の類似性など）を訓練済みAIモデルに与えることで、柔軟に適切な分類や予測を行うための学習方法のことである。例えば動物を分類するタスクにおいて、事前に「犬」と「猫」（という2つの既知のクラス）の訓練データから学習したAIモデルに、未知の動物に
自分は技術書やビジネス書は基本デジタルで購入していますが、オライリーや技術評論社、翔泳社であればPDFを購入、その他の出版社であればKindleで購入というのが多かったです。 1、2年前にオライリーによる読み放題サービスO'Reilly Online Learning(旧Safari Books Online)が後述するACM経由なら安価で利用できることを知り、使い始めました。 結果的に前述の出版社（特にオライリー）から本を買うことが減り節約になっている他、使い勝手も中々優れていて今も継続して利用しています。 この記事では簡単にサービスのポイントと機能について紹介させていただきます。 興味を持たれた方は以下のページより10日間の無料トライアル申し込みが可能ですので、ぜひお試しください。 （前提）基本英語のみ。少しだけ日本語の本も オライリーの米国本社が提供するサービスという事もあり基本的に
Subtitles for Language Learning (Prime Video) - Chrome Web Store
Add foreign language subtitle display and dictionary function on Amazon Prime Video. ------v2.0.12-Updated December 9, 2024----- Fixed some bugs Enjoy Learning Languages with Movies, TV Shows, and Anime on Amazon Prime Video. Add subtitle display and dictionary function in various languages. Supports 79 languages. Even if the Amazon official subtitle file does not exist, it will be possible to sea
BentoML is a flexible, high-performance framework for serving, managing, and deploying machine learning models. Supports multiple ML frameworks, including Tensorflow, PyTorch, Keras, XGBoost and more Cloud native deployment with Docker, Kubernetes, AWS, Azure and many more High-Performance online API serving and offline batch serving Web dashboards and APIs for model registry and deployment manage
O'reilly learning platform（オラのサブスク）のすすめ 2024 - 勘と経験と読経
最近また何度か質問を受けたのと、好みの感じでまとまった記事がネットで見当たらなかったので書いておく。オラのサブスクことO'reilly learning platformの入会方法、使用感、書籍の収録状況（日本語、英語）などついて。オライリーの技術書を年に何冊も読む人は加入を検討すると良いと思う。 この記事の要点 O'reilly learning platform は技術書を中心とした読み放題のサブスク。O'reilly以外の書籍や日本語書籍も収録されている。Webで読めるので洋書は日本語翻訳も容易 会費は比較的高価だが、ACM会員になって（99$/年）ACM Skills Bundle Add-Onのオプション（75$/年）をつければ定価の3分の1くらいの費用で利用できる 最近はO'reilly Japanの翻訳書も1か月ほどで登録されるようになってきた O'reilly learni
機械学習のルール: | Machine Learning | Google for Developers
ML エンジニアリングのベスト プラクティス Martin Zinkevich 氏 このドキュメントは、ML に関する基本的な知識をお持ちの方を対象としています。 Google のベスト プラクティスを ML で活用できます。これは、 Google C++ スタイルガイドに類似した、ML のスタイルを提示します その他一般的な実用的なプログラミング ガイドです。すでにクラスを受講した場合 ML モデルの構築や利用に携わった場合 このドキュメントを読むために必要な背景知識があることを前提としています。 Martin Zinkevich が紹介するお気に入りのルール 10 個 学びましたここでは、43 のルールをすべて見ていきましょう。 用語 次の用語は、効果的なセキュリティに関する論考で何度も登場します。 ML: インスタンス: 作成するインスタンス できます。たとえば、このインスタンスは、
DVC を活用した機械学習パイプライン開発の高速化 / Using DVC to accelerate machine learning pipeline development
第8回 MLOps 勉強会 Tokyo (Online) https://mlops.connpass.com/event/211953/
ML models often exhibit unexpectedly poor behavior when they are deployed in real-world domains. We identify underspecification as a key reason for these failures. An ML pipeline is underspecified when it can return many predictors with equivalently strong held-out performance in the training domain. Underspecification is common in modern ML pipelines, such as those based on deep learning. Predict
Nikil Pancha | Software Engineer; Andrew Zhai | Software Engineer; Chuck Rosenberg | Head of Advanced Technologies Group; and Jure Leskovec | Chief Scientist, Advanced Technologies Group Pinterest surfaces billions of ideas to people every day, and the neural modeling of embeddings for content, users, and search queries are key in the constant improvement of these machine learning-powered recommen
AWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS-C01)に合格できました。 - APC 技術ブログ
はじめに こんにちは、あるいはこんばんは、クラウド事業部の原田です。 今回はAWS Certified Machine Learning - Specialtyに合格しましたので情報や所感等を共有させていただこうと思います。 Specialtyは月初に受けたDASに続いて5つ目になります。 DAS / DBS / ANS / SCS 点数 859/1000 いつもは800~850の間で落ち着くことが多いですが、今回はしっかり理解できた...のではなく、 2択まで絞った上でたまたま正解拾ってたパターンが多い(上振れした)印象です。 勉強時間 約3週間、平日は30分～1時間+休日3～4時間 合計40時間程 AWSでは(毎度のことながら)未経験。SageMaker触ったことないです。 Azure Machine Learningは業務で使ったことがあり、プライベート化やデータレイクとの接続の経験
Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem
Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem At Apple, we believe privacy is a fundamental human right. Our work to protect user privacy is informed by a set of privacy principles, and one of those principles is to prioritize using on-device processing. By performing computations locally on a user’s device, we help minimize the amount of data that is shared with App
基礎コースでは、機械学習の基礎と核となるコンセプトについて説明します。 下記の順序に沿って更新することをおすすめします。
『入門OpenTelemetry』という本が出版されました #learning_otel - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、AWSのオブザーバビリティ/SREを得意領域とするデベロッパーアドボケイトです。この度、私が翻訳しました『入門OpenTelemetry―現代的なオブザーバビリティシステムの構築と運用』という書籍がオライリー・ジャパン社より発売されました。印刷版は書店ならびに各社オンラインストアでご購入いただけます。PDFならびにEPUBはオライリー・ジャパンのEbookストアにてご購入いただけます。 入門 OpenTelemetry ―現代的なオブザーバビリティシステムの構築と運用 作者:Ted Young,Austin Parkerオーム社Amazon www.oreilly.co.jp 『入門OpenTelemetry』はどんな本か 本書は、OpenTelemetry という、CNCFのIncubatingプロジェクトに関する解説書籍です。OpenTelemetryは非常に活発
Deep Learning で音楽を作成するにはどうしたらいいの ? - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、AWS で機械学習ソリューションアーキテクトをしている卜部 (うらべ) です。皆さま、突然ですが良い音楽ライフを送っていますか !? 私は音楽を聴くのも演奏するのも大好きです ! ちなみに今はラモーンズ※ を聞きながらこの記事を書いています。最近は在宅ワークも多いですが、打ち合わせの合間に好きな音楽をかけて一人ヘッドバンギング※ をすると力が湧いて「全部私にまかせとけ !!!」という強い気持ちになれます。あくまで気持ちだけですが。。 近頃はいわゆる「巣ごもり需要」で楽器や DTM※ 関連の売り上げが増えたという話を聞きます。スマホやタブレットのアプリも充実しており、家で手軽に楽器演奏や作曲の機会が増えたのは非常に喜ばしいですよね。一方で、仲間と音を合わせたりライブや発表会で演奏したりする機会が減ってしまい寂しく感じています。仕方がないので、カラオケ音源やルーパー※ に合わせて一
2021 edition disclaimer Check the repo’s README.md and learn about: Content new organisation The semester’s second half intellectual dilemma This semester repository Previous releases Lectures Most of the lectures, labs, and notebooks are similar to the previous edition, nevertheless, some are brand new. I will try to make clear which is which. Legend: 🖥 slides, 📝 notes, 📓 Jupyter notebook, 🎥
I like working with textual data. As for Computer Vision, in NLP nowadays there are a lot of ready accessible resources and opensource projects, which we can directly download or consume. Some of them are cool and permit us to speed up and bring to another level our projects. The most important thing we must not forget is that all these instruments aren’t magic. Some of them declare high performan
The final goal of all industrial machine learning (ML) projects is to develop ML products and rapidly bring them into production. However, it is highly challenging to automate and operationalize ML products and thus many ML endeavors fail to deliver on their expectations. The paradigm of Machine Learning Operations (MLOps) addresses this issue. MLOps includes several aspects, such as best practice
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Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics
Machine Learning: a Lecture Note
GSAP | Docs & Learning
機械学習で因果推論~Double Machine Learning~
2020’s Top AI & Machine Learning Research Papers
GoogleがAI搭載空調管理デバイス「Nest Learning Thermostat(第4世代)」を発表
Factorio Learning Environment
Kaggle コンペ Feedback Prize - English Language Learning でチーム参加15位金メダル取得で、Kaggle Master へ - A Day in the Life
Learning Flutter’s new Navigation and Routing system
Planting Undetectable Backdoors in Machine Learning Models
Zero-shot Learning（ゼロショット学習）とは？
「Copilot Academy」が発表 ～Microsoft社内でも活用されている生成AIの学習コース／従業員の学習・トレーニングプラットフォーム「Viva Learning」の一部として提供
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MLOps Toys | A Curated List of Machine Learning Projects
Underspecification Presents Challenges for Credibility in Modern Machine Learning
SearchSage: Learning Search Query Representations at Pinterest
Machine Learning | Google for Developers
DEEP LEARNING · Deep Learning
Automate Data Cleaning with Unsupervised Learning
Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture