こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
東京大学 杉山・本多研究室:機械学習と統計的データ解析 機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発,及び,実問題への応用研究を行っています [ English | Japanese ] 研究概要 教科書 機械学習のための確率と統計 イラストで学ぶ機械学習:最小二乗法による識別モデル学習を中心に 統計的機械学習 統計的学習の基礎:データマイニング・推論・予測 パターン認識と機械学習 強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方~実践で学ぶ強化学習 学習の種類 教師付き学習 教師なし学習 半教師付き学習 強化学習 機械学習の理論とアルゴリズム モデル選択 不偏モデル選択規準 正則化モデル選択規準 能動学習 単一のモデルに対する能動学習 複数のモデルに対する能動学習 追加学習/オンライン学習 次元削減 教師付き次元削減 半教師付き次元削減 教師無し次元削減 類似度データからの学習/カ
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
カナダD-Wave Systemsの量子コンピュータ「D-Wave 2X」が「組み合わせ最適化問題」を既存のコンピュータに比べて最大1億倍(10の8乗倍)高速に解いた――。米航空宇宙局(NASA)、米Google、米大学宇宙研究連合(USRA)は2015年12月8日(米国時間)、シリコンバレーにある「NASA Ames Research Center」で記者会見を開いて発表をした(写真1)。 NASAやGoogleは2013年5月に「Quantum Artificial Intelligence Lab(QuAIL、量子人工知能研究所)」を設立し、これまで2年間にわたってNASA Ames Research CenterでD-Waveの量子コンピュータを運用し、性能のテストなどを行ってきた。2015年9月には「0」と「1」の情報を重なり合った状態で保持できる「量子ビット」を1000個以上搭
福島真太朗『データ分析プロセス』を読みました。 データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者: 福島真太朗,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る 「データ分析」とひとことで言っても、色々な人たちが色々な考え方で「データ分析」をやっていると思います。 その一大勢力として挙げられるのが「Excelで集計だけしてる人たち」です。これは特にマーケター出身の人が多いのではないでしょうか。*1 一方、最近のデータ分析界隈に増加していると思われるのが「機械学習ツールにデータを入れるだけ」の人たちです。 特にエンジニア出身の方が、上司に「データ分析が流行ってるみたいだから今日からデータ分析やって」と言われて泣きながらやっているケースが多いのではないかと。 そういう人たちは、機械学習についてある程度理解してお
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