プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？
プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？：遊んで学べる「Experiments with Google」（第19回）（1/3 ページ） 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能（AI）や拡張現実（AR）といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 プログラミングできなくてもAIを作れる「Teachable
そういうことだったのか！と思わずうなずく「機械学習」超入門
最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどのキーワードとともによく耳にするようになった言葉の一つに「機械学習(マシーン・ラーニング)」という言葉があります。 機械学習はGoogleの自動運転車をはじめ、AmazonやZOZOTOWNなどのオンラインショップやNetflixやAWAなどの音楽ストリーミング配信サービスで使われるレコメンデーション機能、twitterやインスタグラムで顧客が投稿している内容を分析するマーケティングオートメーションなど、今日の社会でも頻繁に活用されています。 「機械学習」は、今後Web業界で取り残されないためにフォローするべき重要なキーワードの一つであることは間違いありません。 それでは、機械学習とは何であり、なぜこれほど注目されるのでしょうか。 今回は、「機械学習」の概要から、Web業界の関連者が知っておくべき
深層学習による自然言語処理 - RNN, LSTM, ニューラル機械翻訳の理論
本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法
グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート （ニュースイッチ） - Yahoo!ニュース
ディープラーニング（深層学習）が無料で学べます！ 米グーグルは、脚光を浴びる深層学習をテーマにした3カ月間の無料オンラインコースを始めた。教育サービスをインターネット経由で提供する大規模公開オンライン講座（MOOC＝ムーク）の一つで、グーグルやフェイスブックといったテクノロジー企業と協力して講座を提供し、ネット上の「シリコンバレーの大学」とも言われる米ユダシティー（Udacity）上で提供される。世界中どこからでも英語で受講できる。 すでにグーグルは、深層学習ソフトの「テンソルフロー（TensorFlow）」を2015年11月にオープンソース化し、無償提供に踏み切っている。こうした一連の活動で、深層学習の知識や考え方を広く行き渡らせるのが目的という。 このコースは初心者向けではなく、エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグ
強化学習で考えるギャンブラーの最適行動 - kivantium活動日記
強化学習と呼ばれる機械学習の一分野があります。機械学習というと、入力に対して正解の出力を当てる教師あり学習が話題になることが多いですが、強化学習では明示的に正解が与えられません。ある行動を試してみて、それに対して得られる「報酬」から自分でどのような行動が良い結果をもたらすのかを判断して、より良い行動を学習するアルゴリズムになっています。 強化学習にはチェスやリバーシなどといったボードゲームのAIやロボットの行動学習などの応用例があります。この前話題になったDeep Q Network、通称DQNも強化学習の一種です。応用例が面白いにも関わらず、PRMLなどの主要な機械学習の教科書では強化学習を扱わないことが多いので、いま強化学習だけの参考書を買って勉強しています。 強化学習 作者: Richard S.Sutton,Andrew G.Barto,三上貞芳,皆川雅章出版社/メーカー: 森北出
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