何から勉強始めたらいい？（非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき） - 木曜不足
以前、「非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき」という記事を書きましたが、内容の半分はサイボウズ・ラボユースの宣伝だったんで、今回はタイトル詐欺じゃあないことも書きます。 いままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が、それを使った研究を始めたいとなったとき、共通して直面する大きな課題は「何を優先的に勉強したらいいか」と「実験用の環境(PC)をどのように整えたらいいか」でしょう。 今回は何から勉強する？ という話。 機械学習そのもの(特に自分が使おうとしているモデル)を学ぶのは必須に決まっているので、機械学習を使う上で必要となる前提知識を学ぶ優先順位について考えてみます。 機械学習(深層学習を含む)を使う上でキーになる前提知識は、数学(特に解析・線形代数・統計)とプログラミングを含む情報科学であることは意見の一致するところだと思います。 情報系の人なら、情報科学はさすがにやってます。プログ
機械学習の本なのに、なぜか確率の話が 1/3 を占める「わけがわかる機械学習」 - 木曜不足
「わけがわかる機械学習」という本を書きました。 一言でいうと、「機械学習はなぜそんなことをしたいか・してもいいか」を解説する入門本です。 わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する 作者: 中谷秀洋出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/28メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 目次を見るとわかりますが、機械学習の本をうたっていながら、なぜか確率の章が 3 個もあります。ページ数にして約80ページ。全体の 1/3 が確率の話です。 - 0章： はじめに - 1章： 機械学習ことはじめ - 2章： 確率 - 3章： 連続確率と正規分布 - 4章： 線形回帰 - 5章： ベイズ確率 - 6章： ベイズ線形回帰 - 7章： 分類問題 - 8章： 最適化 - 9章： モデル選択 - 10章： おわりに - 付録A： 本書で用いる数学
「Chainer による実践深層学習」の気づいたこといくつか - 木曜不足
Chainer v2による実践深層学習 作者: 新納浩幸出版社/メーカー: オーム社発売日: 2017/09/15メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る Chainer について書かれた数少ない本。 この9月に v2 対応版が出た。が、v3 リリース秒読みの時期に……というツラミはある*1。 深層学習ライブラリは現状「泳ぎ続けなければ死ぬ」(アップデート止まったら、終わったのかな？ とか思っちゃう)ので、宿命的にしょうがないのかな。 社内でこの本の読書会とかしており、ちょいちょい間違いを見つけてしまう。 細かいのはもういいかなとは思うんだが(全部書いてたら正直キリがない)、せっかくの Chainer 本、読者が誤解すると事故が起きそうなちょっと大きめの間違いを放置するのはもったいないので、ここにメモしておく。 自分で読んだのは RNN 以降なので、主にその範囲。 以下、章
PostgreSQL で簡易に MQ - 木曜不足
「PostgreSQL で安くて早くてうまい MQ 作ってね」的ミッションがどこからともなく降ってきたので、色々調べて試してみたところ、案外よい方法が見つかったので、まとめてみた。 [4/24] 複数キューを扱う場合の方法を tableoid を利用するように更新。 [4/27] フィルタ条件を付ける場合の記法について追記(WHERE 句内の評価順の明示的指定) [4/30] 優先順位に ORDER BY は利用できない旨追記 鍵は advisory lock。PostgreSQL 8.2 以降の機能だ。 メッセージキューと言っても、安くて早いわけだからもちろんフルフルの高機能なわけなく、いろいろ制限がある。 receiver は複数可。メッセージは receiver の一つが受信する。ブロードキャスト/マルチキャストは対象外。 ack あり。ack せずに receiver が落ちた場合
機械学習×プログラミング勉強会にて「ノンパラベイズ入門の入門」を発表しました #pgml - 木曜不足
11/9 に開催された機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 にのこのこ参加＆発表。主催の愛甲さん、参加者＆発表者の皆さん、会場を提供して下さった DeNA さんありがとうございました。 機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 : ATND 愛甲さんから発表の依頼をいただいた時、言語判定の話をすればいいか〜とか考えて気楽に引き受けちゃったのだが、あれを20分で話すと痛い目にあうと広島方面で学んだことを思い出し。 じゃあ、テキストマイニング始めました的なことでも〜と構成を考えてみたのだが、データの前処理の話だけで20分使い果たして機械学習出てこなさそう。しかも発表順で中谷の次があんちべ先生の番。後ろに専門家がいるのにテキストマイニングの真似事とかしゃべってたら、やばい。 そこで、勉強会タイトルの「〜×プログラミング」にあわないのは承知しつつ、社内勉強会でやったノンパラベイズ入門的な話
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
