機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました - Qiita
scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装 ・それぞれのアルゴリズムの動作の仕組み これらを学んでみたい方に向けて執筆いたしました。 ご活用いただければ幸いです。 昨年書いた書籍 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） の、機械学習版のような位置付けです。 本記事では、 ・本書を書いたモチベーション ・本書の概要 ・本書の目次 を紹介いたします。 本書を書いたモチベーション 本書
機械学習で使う数学入門(社内勉強会) | DevelopersIO
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
【リモートで学べる】Web開発・AWS・機械学習・アジャイル開発など新たな手法を身につけキャリアアップのチャンスがつかめる「Udemy」新年度キャンペーン
不要不急の外出をせずに「家で過ごす時間をいかに有効活用するか……」と悩ましいところですが、そこでオススメなのが自宅からでもさまざまなスキルアップができるオンライン学習です。ちょうどオンライン学習プラットフォームの「Udemy」が新年度キャンペーンとして4月20日(月)まで数多くの講座が1500円～で受講できる大セールを行っているので、最新の講座を6つほどピックアップしてみました。 オンラインコース -世界最大級のオンライン学習プラットフォーム- Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：Webサイト開発の実力を入門レベルから一気にプロレベルへと導いてくれる講座 ◆2：AWS認定資格に必要な基礎知識を短時間で効率よく学べる講座 ◆3：ウェブ開発の新たな選択肢「TypeScript」について一気に学べる講座 ◆4：データサイエンスはこれ一本でOK！全てを網羅した重
機械学習による株価予測 はじめようNumerai - Qiita
はじめに 一般の方は耳にしたことがないだろうが、「Numerai（ヌメライ）」というヘッジファンドがある。2016年後半から2017年前半くらいにWiredやForbes等のメディアに取り上げられ、界隈で少し名が知られるようになったヘッジファンドだ。このヘッジファンドはいわゆるクラウドソーシング型ファンドと呼ばれる、不特定多数の人間による株価の予測結果をもとに運用するヘッジファンドである。 筆者も2017年頃、Numeraiに参加したことがある。Numeraiの方式は予測結果に基づいてランキングされるトーナメント方式であり、つまりKaggleのようなものだ。トーナメントは毎週開催され、ランキング上位には暗号通貨で報酬が支払われる。しかし当時のトーナメントは、ランキングの基準が不明瞭であり、その順位変動がとてつもなく激しく（TOP10に入っていたのに翌週は100位以下に落ちる等）、いわゆる運
ついに誕生！期待の新しい活性化関数「Mish」解説
3つの要点 ✔️ ReLU、Swishに次ぐ新たな活性化関数Mishを提案 ✔️ MNISTやCIFAR-10/100などでReLUとSwishを圧倒 ✔️ 論文筆者実装のGitHubレポは早速600以上のスターを持ち、非常に簡単に使える Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function written by Diganta Misra (Submitted on 23 Aug 2019 (v1), last revised 2 Oct 2019 (this version, v2)) Subjects: Machine Learning (cs.LG); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Neural and Evolutionary Comp
GANの発展の歴史を振り返る！GANの包括的なサーベイ論文の紹介(アルゴリズム編)
3つの要点 ✔️様々な分野で使用されている 「GAN」の包括的なサーベイ論文の紹介 ✔️アルゴリズム編では、「GAN」のアルゴリズムに焦点を絞って様々なアプローチを紹介 ✔️ この記事で「GAN」の最新動向までをキャッチアップ可能 A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications written by Jie Gui, Zhenan Sun, Yonggang Wen, Dacheng Tao, Jieping Ye (Submitted on 20 Jan 2020) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) はじめに 2014年に画像生成のためのア
ニューラルネットワークの基礎を初心者向けに解説してみる｜迫佑樹オフィシャルブログ
こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． 先日の大学の講義でニューラルネットワークを扱ったのですが，それがめちゃめちゃわかりやすかったんです． そこで，ニューラルネットワークの基礎の基礎を，高校生でもわかる簡単な数学だけを使って解説してみようと思います． 理解のしやすさを念頭に置いたので，ニューラルネットワーク・機械学習を専門に学ばれている方からすれば違和感を感じる表現もあるかもしれませんがご了承ください． ニューラルネットワークとは よく聞く，ニューラルネットワークなのですが，一体何なんでしょうか？ これは，とてもざっくり説明すると，人間の脳の仕組みをコンピュータに適用したものです． 人間の脳には，ニューロンと呼ばれる神経細胞があります． このニューロンは，他のニューロンから信号を受け取ったり，信号を受け渡したりすることによって，情報を処理しています． つまり，こ
誤差逆伝播法を宇宙一わかりやすく解説してみる
さて，クリスマスですね．各分野で行われているアドベントカレンダーも最終日です． 恐縮ながら，最も購読者数の多い，機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016を締めくくらせていただこうと思います． ラストに相応しい記事として，機械学習に必要な高校数学をやり直した後で ニューラルネットワークの学習手順を理解してみようという内容にしてみました 実際に高校生に教えてみて理解してきただけた内容なので，1つ1つみていけば決して難しくないはずです． また，これは前回の記事の前提知識が必要となります． 今回はかなり噛み砕いて説明を行なっています．そのため，専門に機械学習を学ばれてる方からすると違和感を感じる表現があるかもしれません，ご了承ください． 私が教えた高校生のスペック 「高校生に教えてみた」という記事ですが，どのレベルの高校生かをはじめに明確にして
Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
Google翻訳，ニューラルネットワークが導入されて精度が大幅上昇｜迫佑樹オフィシャルブログ
もう英語を勉強する必要がなくなる…？？ 英語嫌いの私にとっては素晴らしく嬉しいニュースです． Google翻訳の精度が大幅上昇です!!! translate.google.com Swiftドキュメントを翻訳してみる プログラミングする時にネックになるもの… そう，英語で書かれたドキュメントの翻訳です． ちょっとドキュメントを翻訳してみましょう． まずは，Railsのドキュメント． Ruby on Rails API を翻訳してみたいと思います!! Rails is a web-application framework that includes everything needed to create database-backed web applications according to the Model-View-Controller (MVC) pattern. これを翻訳する
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Machine Learning Guide and Tutorial for Software Engineers - DataScienceCentral.com
Data Science and Machine Learning Implementation in All-Sized Enterprises
大トロ ・ Machine Learning
https://research-er.jp/articles/view/86365