「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
アマゾンの“おすすめ”で鍛えた機械学習技術、AWSがサービス化
Amazon Web Services（AWS）は4月9日、マネージド型の機械学習サービス「Amazon Machine Learning」の提供を開始した。多額のインフラ投資をすることなく、AWSのストレージやデータベースに蓄積された大量のデータを使って、簡単に将来予測を実行できる。 機械学習（ML：Machine Learning）は、大量の過去データを「学習用データセット」として利用することで、ビジネス判断を支援する結果予測の方程式（予測モデル）を作成する技術。人間が予測モデルを作成する場合、数学統計やデータ分析に対する深い知識を持つ人材や、予測モデルを反復的に実行／修正する作業（トレーニング）が必要となるが、機械学習では大量のデータを自動処理することで、こうした負担を大幅に軽減する。 機械学習技術は、たとえば金融取引における不正トランザクションの検知や、商品の需要予測、カスタマーサ
第1回 機械学習の基礎
機械学習には様々な種類・アルゴリズムが存在するが、それらにほとんど100%共通して言えるのは、機械学習とは 「データの分類を計算機で自動化する」 技術である。 現代社会では至る所に機械学習が応用されているが、スパムフィルタも言語判定も文字認識も含め普く機械学習は 「計算機で自動的に受け取ったデータをいずれかのクラスに分類する」ことになる。 機械学習の種類 機械学習には学習の仕方によっていくつかの種類がある。 教師あり学習(Classification) 学習時に学習データとラベル（つまり答え）を一緒に学習させる。手書き数字認識なら 学習データ: 手書き数字の画素 ラベル: 手書き数字が0〜9のどれなのか 教師なし学習(Clustering) 学習時にラベルを与えず、学習アルゴリズムに勝手に「いい感じの」境界を作ってデータを分類させる。例えば自然言語で書かれたテキストの分類など。 発言を自動
Deep Learning を実装する
2. 目次 • Deep Learning とは" – 機械学習について" – 従来の NN とのちがい" – Deep Learning のブレイクスルー" • dA (Denoising Autoencoders) をうごかす" – 数理モデルの解説" – Python で実装する前準備" – コードレビュー" – 実行結果" • RBM (Restricted Boltzmann Machines) をうごかす" – 数理モデルの解説" – 実行結果" • まとめ 4. Deep Learning とは • 入力信号からより抽象的な概念を学ぶ・特徴を抽出する 機械学習の手法の集合です " “ニューラルネットとどう違うの？”! • ニューラルネットを多層にしたんです " “従来のニューラルネットワークと何が違うの？”! • ひとつひとつのレイヤー間でパラ
データマイニング・機械学習関連 の国際会議
Transcript 1. データマイニング・機械学習関連 の国際会議 神嶌 敏弘（産業技術総合研究所） http://www.kamishima.net/ グリッド協議会 第45回ワークショップ『国際会議における技術動向報告』 国立情報学研究所，2015.2.6 1 2. 目次 機械学習・データマイニング関連の国際会議の概要 機械学習，データマイニング，および人工知能などと，これらに関連 する分野を俯瞰した後，主な分野について大まかに紹介 近年のデータ分析技術 ここ10年にわたって機械学習・データマイニング分野の進展について の私なりの考え 2014年の国際会議報告 昨年度私が参加してきた KDD, ECMLPKDD, RecSys, NIPS につい ての報告 2 3. 機械学習・データマイニング関連 の国際会議の概要 3 4. ICML NIPS UAI BigData KDD SI
ドワンゴ 人工知能研究所 DWANGO ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABORATORY
News 2019/03/31 【お知らせ】ドワンゴ人工知能研究所を閉所しました 2018/11/16 【出版】山川所長が著者として参加した本「AI時代の憲法論 人工知能に人権はあるか」が発売されました。 2018/10/07 【出演】山川所長が放送大学クロス討論「人工知能（AI）の未来は？」に出演しました。 2018/09/21 【出版】山川所長が著者として参加した本「宗教と生命 激動する世界と宗教」が発売されました。 2018/08/19 【採録】山川所長が共著の佐藤聖也さんの論文「Accelerated Equivalence Structure Extraction via Pairwise Incremental Search」がKDD2018にて採録されました。 2018/02/04 【出演】山川所長がNHK日曜討論「活用広がるAI 社会はどう変わるのか」に出演しました。 20
第28回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 28th) −データマイニング・機械学習とビジネス展開 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/7/27 "第28回 データマイニング+WEB＠東京−データマイニング・機械学習とビジネス展開 祭り−"を開催しました。 第28回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 28th)−データマイニング・機械学習とビジネス展開 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 28th 参加者セキココ：第28回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた @komiya_atsushi さ
「精液を飲むと体に良い」はあながちデタラメじゃない？ 健康に効く成分がいっぱい : ギズモード・ジャパン
精液に相談、か？ 男性の精液は、まさに生命の水と言えます。十分な精液があれば遺伝子コードを何世代も受け継ぐことができ、人類全体としてほぼ永遠に近い生命をつなぐことができるのです。でも、それだけじゃありません。精液は複雑なもので、進化の歴史、そして健康に役立つ成分が詰まっています。単なる精子の集まりではないのです。 どんな風に作られるの？ 昔々、18世紀の医師たちは、精液は血液を濃縮したものだと信じていました。当時の高名な医師のサミュエル・オーギュスト・ティソは「精子を1オンス（約30ml）失うと、40オンス（約1.2l）の血液を失うよりもダメージが大きい」と言ってすらいました。（そりゃまあたしかに疲れるんでしょうけど...） 幸いそれは間違いでしたが、精液の重要性に変わりはありません。精液はとても複雑にできていて、精液に含まれる精子の割合は1～5パーセントくらいでしかないんです。残りは「
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