「統計のための統計のための行列代数」 「パターン認識と機械学習 上」 このあたりを良く理解してから次に進め。

全編Swiftで書かれたオープンソースの人工知能／機械学習ライブラリが出てきました。その名も「Swift-AI」。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI デモが入っていて、こんな感じで手書き文字認識してくれます（詳細は後述します）。 今のところ iOS と OS X をサポート しているとのこと。MITライセンス。 できること README の Features を見ると、2016年1月現在、フィードフォワード（順伝播型）ニューラルネットワークと、高速行列演算ライブラリはできあがっているようです。 それぞれドキュメントがあります。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI/blob/master/Documentation/FFNN.md#multi-layer-feed-forward-neural-

皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 ChainerのAdvent Calendar第16日目です。 DeepLearningのライブラリの比較を行ってみました。 Chainer Advent Calendar 2015 - Qiita ライブラリ紹介 Chainer chainer.org 日本製PFIが開発したライブラリ。個人的には書きやすくて結構好き。 時系列ニューラルネットワークが組みやすいことを売りにしている。 Tensorflow Googleが公開したライブラリ https://www.tensorflow.org/www.tensorflow.org Googleが公開したことで、評判のライブラリ。 やたらとニュースになるほど凄かったが、果たして他とくらべてどうなのか。 Lasagne github.com Theanoを基盤として書きやすくしたライブラリ Kag

POSTD は、ニジボックスが運営する、エンジニアに向けたキュレーションメディアです。ニジボックスはWebサービスの企画、制作、開発、運用を一貫して担うリクルートの100%子会社です。 リクルートグループのオンラインサービスをはじめ、様々な業種・業界・業態のサービス開発を行っております。

いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うことができ

米Googleは2015年11月9日（米国時間）、「ディープラーニング（深層学習）」などを実行できる機械学習システム「TensorFlow」をオープンソースソフトウエア（OSS）として公開した。GoogleのSundar Pichai CEO（最高経営責任者）は同社公式ブログで「TensorFlowはGoogle社内よりも社外で使われる方が、より多くのインパクトを与えられると考えた」と、OSS化の理由を説明している。 Googleは近年、ディープラーニングを使った機能を次々と同社のサービスに組み込んでいる。「Android」端末に組み込まれた音声認識機能や、スマートフォンアプリケーションの「Google翻訳」が備えるスマホのカメラで撮影した画像に含まれる単語をリアルタイムで翻訳する機能、オンラインアルバム「Google Photos」にアップロードした画像の被写体を自動的に認識して単語によ

IoTをゼロベースで考えるの第20回は「機械学習」と「ディープラーニング」についてだ。 この言葉、IoTや人工知能の話題ではよく出てくる言葉だが、きちんと説明するのはとても難しい。私も以前聞かれた時とても曖昧な答えしかできなかったので、整理してみる。前後半にわけて解説し、第一回は機械学習についてだ。 機械学習と切っても切り離せないのがインターネットの普及だ。Googleができたのが、1998年、データマイニングの研究が盛んになったのも1998年ということで、このあたりから機械学習の研究は大きく発展したということだ。 機械学習の概念を簡単にいうと、「意味は特に考えず、単に機械的に、正解の確率の高いものを当てはめていく」やり方だ。例えば、翻訳の世界でいうと、「英語でこういう単語の場合は、日本語ではこの単語で訳される場合が多い」「英語でこういうフレーズの時は、日本語ではこういうフレーズで訳される

米Googleが機械学習システム「TensorFlow」をOSSとして公開、「Docker 1.9」リリース、ほか こんにちは、日立ソリューションズの吉田です。 そろそろ、紅葉の便りも届くようになり、秋が本格化してきました。一日の中での寒暖の差もあり、体調を崩しやすくなっていますので、ご注意ください。 今週もOSSに関する注目すべきトピックをとりあげましたので、ゆっくりとご覧下さい。 米Google、機械学習システム「TensorFlow」をOSSとして公開 米国Google社は9日、「ディープラーニング（深層学習）」などを実行できる機械学習システム「TensorFlow」をオープンソースソフトウエア（OSS）として公開しました。TensorFlowを開発したのは「MapReduce」や「Google File System」などの開発者として知られる同社シニアフェローのJeff Dean

By Warren R.M. Stuart 目の前にある物体の重さや壊れやすさなどの性質を知るためには、人間であればまず「触ってみる」「つかんでみる」という行動を経てどのようなものかを把握するもので、特に好奇心の強い子どもだと「口に入れてみる」といった行動を取ることもあります。そんな、人間のような「触ってみる」という行動を通じて目の前の物体の特徴を把握することにGoogle DeepMindの人工知能(AI)が成功したことが発表されます。 (PDF)1611.01843v1.pdf Google DeepMind’s AI learns to play with physical objects | New Scientist https://www.newscientist.com/article/2112455-google-deepminds-ai-learns-to-play-wi

3層パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットを用いたパターン認識のサンプルです。ニューラルネットがどういうものかという解説はまた後でしますが、ここではサンプルの遊び方だけ書いておきます。まあゲームではないんですが・・・ pattern_recognition.jar Pythonによる実装 多層パーセプトロンでMNISTの手書き数字認識（2014/2/5） 操作法 起動すると下のようなウィンドウが表示されます。 左側がパターン入力画面です。マウスでクリックするとセルが赤く塗りつぶされます。右側は情報パネルです。プログラムからの出力情報が表示されます。右下がコントロールパネルです。いろいろなボタンがあります。 まず0〜9までの数字の認識を試してみます。 パターン入力画面に上図の0のパターンを入力して追加ボタンを押してください。追加ボタンを押すと今入力したパターンが訓練データとして保存されます

William A. Anders, the astronaut behind perhaps the single most iconic photo of our planet, has died at the age of 90. On Friday morning, Anders was piloting a small…