Learnのブックマーク (7)

  • cakes(ケイクス)

    cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日

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    Learn 2017/10/24
  • Googleの新AIが独学で囲碁界の頂点へ。「アルファ碁」相手に100戦無敗 - 価格.comマガジン

    「話のネタになる最新ITニュースまとめ」は、主に海外IT業界で先週話題になったニュースを紹介する連載です。知っておいて損はない最新情報から、話のネタになりそうな事柄まで、さまざまなニュースをお届けしていきます。 GoogleAI「アルファ碁ゼロ」。独学で学習し囲碁界の頂点へ Google傘下のDeepMindが開発しているAI「アルファ碁」。2016年3月にはトップ棋士のイ・セドル九段との5局勝負を4勝1敗で勝利し、2016年末から2017年年始にかけて囲碁サイトの「東洋囲碁」と「野狐囲碁」で世界チャンピオンを含む棋士たちを相手に60連勝を達成。さらに、2017年5月には中国囲碁界で最強と呼ばれていた柯潔(か・けつ)九段との3局を全勝し、囲碁界の頂点へと上り詰めました。 柯潔九段との勝負の後、DeepMindは「アルファ碁」を囲碁界から引退させることを発表。その後も「アルファ碁」の研究

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    Learn 2017/10/24
  • コンピュータ科学の博士課程にきて初めて分かったこと4つ

    学部生のころ研究について想像していたことと、実際に修士を修了して博士課程にきて分かった現実の間にけっこうギャップがあったので、この感覚の差を忘れないうちに書いてみます。なお、僕の専門はコンピュータ科学のなかでもユーザインタフェース・Human-Computer Interaction と呼ばれる分野です。他の分野だとまた事情が違うと思うので、その点ご承知おきください。 研究には時間がかかる フルペーパーを書くのは大変 新規性は大きさよりコントラストが大事 研究生活は自律心がないとつらい 研究には時間がかかる 学部生のころは、研究プロジェクト一つ終わらせるのに 1 年以上かかるなんてそんなバカな!と思っていました。実際は成果としてまとめるのに 2 年かかったものもありました。 学部生のころの想像として、アイデアを考えて実装するのに 1-2 ヶ月で、それを論文にして投稿したら終わり!3 ヶ月あ

  • ACM Doctoral Symposium (Consortium) 参加のすすめ

    UIST 2013 Doctoral Symposium - 小部屋に一日缶詰 博士号の価値がいろいろ取り沙汰されているので、どう博士号を取ったか個人的な記録を書こうと思った…のですが、ACM UIST 2013の Doctoral Symposium に参加した話が先ですね。 Doctoral Symposium は、博士号取得が視野に入ってきた頃合いの学生が、博士論文や博士課程の学生生活、博士号取得後のキャリアパスに関する“大人”の意見を聞ける学会内イベントです。写真にあるようにかなりこじんまりしたイベントで、UIST 2013 のときは学生 8 名、ホストの研究者 3 名でした。 ホストになる研究者は皆分野でトップクラスの実力者で、学生の研究内容に関するプレゼンを聞いて議論をリードしてくれます。そうして博士論文のトピックのヒントを得るというのが元々の主旨だったようです。僕はトピックが

  • Python: python-fire の CLI 自動生成を試す - CUBE SUGAR CONTAINER

    今回は Google が公開した python-fire というパッケージを試してみた。 python-fire では、クラスやモジュールを渡すことで、定義されている関数やメソッドを元に CLI を自動で生成してくれる。 ただし、一つ注意すべきなのは、できあがる CLI はそこまで親切な作りではない、という点だ。 実際にユーザに提供するような CLI を実装するときは、従来通り Click のようなフレームワークを使うことになるだろう。 では python-fire はどういったときに活躍するかというと、これは開発時のテストだと思う。 実装した内容をトライアンドエラーするための CLI という用途であれば python-fire は非常に強力なパッケージだと感じた。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion:

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    Learn 2017/03/08
  • 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

    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
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    Learn 2017/02/11
    私も是非講義を受けたい‼︎課題をこなしていけば確実に力がつくだろうし。日本語の字幕付きで講義が聞けるのも良い。ネックになるのは数学かなぁブランクがあるから。何時迄も数学を避けていてはその先に行けない。
  • PythonによるDeep Learningの実装(Stacked Denoising Autoencoders 編) - Yusuke Sugomori's Blog

    Deep Learningの実装に関する記事が連続していますが、今回はStacked Denoising Autoencoders(SdA)について紹介します。 SdAは、前回の記事で実装したDenoising Autoencoders(DA)の層を組み合わせていくことで特徴抽出を行い、 最後の層でロジスティック回帰を用いて教師あり学習を行います。一応、SdAはDeep Belief Netsよりも画像認識では高い精度が得られているみたいです。 ソースは以下。

    PythonによるDeep Learningの実装(Stacked Denoising Autoencoders 編) - Yusuke Sugomori's Blog
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    Learn 2016/02/18
    要チェック![人工知能]
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