敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)
クーポン取得者をX、ピザ購入者をZとしましょう（XとZは確率変数）。XとZが相互に与える影響を無視して、それぞれ独立の確率分布（周辺確率）を求めると、クーポンを取得した人の周辺確率p(X)は0.45、ピザを購入した人の周辺確率p(Z)は0.35となります。 お互いに影響を及ぼすことも考慮した場合（同時確率分布）は、2つの確率変数を使ってp(X,Z)と表します。2つの変数が両方動くと計算しにくいので、1つを固定してもう1つの変化で見ていきます（条件付き確率分布）。 確率の加法定理と乗法定理 統計はどうしても数式っぽいのが出てきてしまうので、ここで用語と記号をおさらいします。 XやZ：確率変数 周辺確率：p(X) 同時確率分布：p(X,Z) 条件付き確率分布：p(Z|X)…Xが起こる条件下でのZの確率 ついでに次の2つの定理も覚えておきましょうか。 確率の加法定理：p(X)=ΣZp(X,Z)
Word2Vec：発明した本人も驚く単語ベクトルの驚異的な力
Word2Vecとは Word2Vecで演算処理する Word2Vecとニューラルネットワーク Word2Vecの仕組み CBoW Skip-gram Word2Vecを応用することができる分野 レコメンド 機械翻訳 Q&A・チャットボット 感情分析 Word2Vecの弱点 Word2Vecの派生系や類似ツール GloVe WordNet Doc2Vec fastText まとめ 参考 世界中のWebサイトの数は2014年に10億件を超えたようだ。そして、Facebookのユーザー数だけでも16億人を超えている。 そして、そのいずれもコンテンツの中身の大部分はテキストから成り立っていることだろう。 ということは、莫大に増大し続けるネット上のデータのほとんどはどこかの国の言葉だってことだ。世界中の人が毎日テキストデータを生成し続けたことはこれまでの歴史上無かったんじゃないだろうか。 もしそん
仕事ではじめる機械学習
TOPICS Database 発行年月日 2017年10月 PRINT LENGTH 212 ISBN 978-4-87311-821-5 FORMAT ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作
日本が機械学習パラダイスなのは情報大航海プロジェクトのおかげ - kuenishi's blog
人工知能じゃ〜これからはシンギュラリティじゃ〜と盛り上がっており、猫も杓子も深層学習で人工知能で人類皆失業などと楽しいお祭り、ぼくは嫌いじゃない。我々が生きていくためには金が必要なんだ。というわけで、ちょっと気になって調べたことがあったのでここに記録しておく。もしこれが知財や法曹方面の業界で有名な話だったらコンピュータエンジニアたち何やってんのという話ではある。 AIブームというやつが燃料になって日本は機械学習パラダイスだという記事が話題になっているが、これは平成21年の著作権法改正で追加された著作権法47の7のおかげである（ラッキー！） じゃあ、そもそもどうしてそんな条項ができてるの？ 調べてみたら情報大航海プロジェクトが深く関わっているようだよ？ちょっとは感謝したらどう？？ もともとこれが気になっていた。ので調べました。という話。 著作権法の47の7が、思いがけず今重要にって解説が散見
[レポート] Tensorflow勉強会（3） が開催されました! | DevelopersIO
はじめに 先日 4/13 六本木ヒルズの Google Inc 東京オフィスでTensorFlow勉強会の三回目が開催されました！本記事はそのレポート記事となります。 Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning Google Developer クラウドデベロッパー アドボケイト 佐藤一憲氏 新しいAPI Cloud vision API Cloud speech API Tensorflow playground Inputと学習器のプロパティを設定できる、またニューラルネットのレイヤも設定できる Cloud machine learning Tensorflowで定義した分類のグラフをFull managedで分散学習してくれる Destri
![[レポート] Tensorflow勉強会（3） が開催されました! | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
倒立振子でDQNにおけるモデルの複雑さと学習内容の関係をちらっと確かめてみた系の話 - めもめも
何の話かというと qiita.com 上記の記事では、「倒立振子」を題材にした、DQN（Deep Q Network）による強化学習の解説があり、非常によくまとまっています。 一方、この記事の中では、全結合層を4層に重ねたネットワークを利用しているのですが、倒立振子の問題に限定すれば、もっとシンプルなネットワークでも対応できる気がしなくもありません。 というわけで、「0層（パーセプトロン）」「1層」「2層」のネットワークでどこまで学習できるのか、モデルの複雑さと学習内容の関係を確認してみたよー、というのがこのブログのネタになります。 DQNとは？ まずは簡単にDQNを解説しておきます。 ビデオゲームの自動プレイで有名になりましたが、「与えられた環境において、最善の行動を選択する」という処理を実現することが目標です。ここで言う「行動」は、ビデオゲームの操作のように、「どのボタンを押すのか」と
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
Google I/O '17のTensorFlow関連講演のまとめ - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
events.google.com 初Google I/O ! に行くことができました。勝手なイメージでAndroidやWeb/Design系の話ばかりかなーと思っていたら、最近のご時世も反映されてかML関連の話題も非常に多かったです。半分くらいお仕事でスタッフぽい動きしていたので、現地ではしっかりセッションを見れたわけではないですが、Youtubeなどを見つつ簡単に整理してみました。 ML系の話題 大きくわけると3つでしょうか - TensorFlow Lite関連 - TPU関連 - TensorFlow 1.2関連 関連するYoutube動画や記事とセットでお送りします。 TensorFlow Lite関連 www.publickey1.jp 一番混乱した発表がこちら。キーノートで発表があるも名前くらいで何なのか不明という。。。3日目の朝1のセッションまで詳細がよくわからずという状態
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開
DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた - Qiita
はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ（Q学習+関数近似）関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー！！！って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。（ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。） この記事ではNIPSとNatureの以下の２本の論文 ・ V
リクルートがAIをまさかの無料公開。さっそくすべてのAPIを試しまくってみた | Ledge.ai
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Papers with Code - The latest in Machine Learning
AutoML ソリューション - ML の専門知識がなくてもモデルをトレーニング
Cambrian ビジョンシステム
機械学習技術とその数理基盤
Machine Learning | Google for Developers
https://www.kamishima.net/archive/clustering.pdf
Neural Network Console
20170422 数学カフェ Part2
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