どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い

ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua

This domain may be for sale!

はじめに ここでは、機械学習、ディープラーニング、強化学習、ベイズを無料で学ぶことのできるオンラインリソースを項目ごとにまとめておきます。 機械学習 ITについて学べるオンライン講座「Udacity」は、基本的に有料で講座を受けるのですが、中には非常に中身の詰まったコンテンツで、かつ無料の講座も存在します。 以下の講座では、機械学習の各技術に関して広くカバーしており、決定木からサポートベクターマシン、ニューラルネットワークやベイズ、強化学習まで学ぶことができます。 かなりのボリュームなので興味のあるところを学んでいく感じでも良いと思います。 www.udacity.com s0sem0y.hatenablog.com s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニング 同じくUdacityからディープラーニングに関する講座です。 多層パーセプトロンから畳み込みニューラルネット

- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ

これは 人工知能アドベントカレンダー の15日目の記事です。 今回はニューラルネットワークについて扱います。ニューラルネットワークはかなり歴史が古く、流行ったり廃れたりを繰り返しながら少しずつ進歩を遂げてきました。今日では、Deep Learningによって幅広い層にその存在を知られるようになり、一躍最新のアルゴリズムへと進化しました。ここではそんなニューラルネットワークについて見ていきましょう。 なお、この内容は 人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe でも触れているので、かなり重複していますが興味があれば併せて御覧ください。 形式ニューロン 脳が神経細胞のネットワークによって成り立っていることから、これを模倣することで高度な情報処理ができるのではないかと予想するのは自然な流れといえます。マッカロック(McCulloch)とピッツ(Pitt

TensorFlowとは Googleが開発したライブラリ Tensorとは Tensorとは多次元配列のこと Tensorの名前を与える 数式に落としこむ データとテンソル グレースケール画像は2階テンソル RGB画像は3階テンソル インデックスは人間が決めていい 注意点 余談 1階のテンソルを例に 応力解析での応用 数学ではテンソルがなぜ複雑に見えるか TensorFlowとは Googleが開発したライブラリ TensorFlowとはGoogleが開発し、オープンソースとして公開したニューラルネットを記述するライブラリです。社内でも実際の業務に運用されており、研究から開発まで同じツールを使うことで業務を一本化しています。人工知能の最先端を行くGoogleが実際の業務に用いているということで、公開されてから爆発的に利用人口が増加しています。 実際にはニューラルネットワークを記述するのに

はじめに 誰向けか 顧客や自身の部下などにデータサイエンスを説明をしなければならない立場の人 機械学習のアルゴリズムには詳しいけどビジネス貢献ってどうやってやるの？という人 データサイエンスのプロジェクトを管理する人 機械学習やデータサイエンスをこれから始める人 感想 はじめに 下記の書籍を以前（結構時間が経ってしまいました）高柳さんから頂いていましたので感想を書きたいと思います。 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋 作者:高柳 慎一,長田 怜士技術評論社Amazon 遅くなった言い訳としては、「個人としては多くの内容が既知であったこと」が挙げられるのですが、この書籍に書かれている内容が未知であるかあやふやな人にとっては当然非常に有用になっています。そして、何よりもその伝え方（書かれ方）が今になって素晴らしいと実感できたためこのタイミングで書くこととしました。 誰向けか