Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIをつくったった - Qiita
３ヶ月で出来たもの まずは蠢く内臓の成果物から、これが今回作ったポリープ検出AIです！ 上の映像が元の内視鏡の動画で、 下が今回開発した検出AIの動作動画です。 青い枠で「ポリープだよ！」と主張してくれてますね！ ３ヶ月の学習の流れ 基礎的な機械学習手法のスクラッチ まずは数学的な理解から始めました。 手法ごとの数式を読んで、それを実装に落としていきます。 - 線形回帰 - 重回帰 - 主成分分析 - Kmeans - 決定木 - SVM 悶え苦しんだのですが、 この時期に数式に対するアレルギーがほぐれていきました！ 最初は2乗誤差の微分変形を理解するのに苦労した思い出があります。 このときに一番参考になった書籍は 「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」 です これで機械学習の更新の概念が腹落ちしました。オススメ！ kaggleへの挑戦 定番のタイタニックや 良質なコンペの
Kaggle奮闘記 〜塩コンペ編〜 - phalanxの日記
【この記事は、「ミクシィ19新卒 Advent Calender 2018」の23日目です。】 はじめに phalanxのスペック 開発環境 Hardware Software コンペ概要 本コンペティション開催の背景 タスク データ コンペの取り組み コンペ開始〜１ヶ月 ベースラインモデル作成 論文サーベイ・実装 OsciiArt Kernel １ヶ月〜２ヶ月 Spatial and Channel Squeeze and Channel Excination Feature Pyramid Attention for Semantic Segmentation Snapshot Ensemble Lovasz Hinge Loss モデル構築・学習 bestfitting降臨 ２ヶ月〜最終日 multi step pseudo labeling チームマージ、data leak おわり
2018年版もっとも参考になった機械学習系記事ベスト10 - Qiita
こんにちは NewsPicks Advent Calendar 2018の 5日目を担当させていただきます、NewsPicks の戸辺と申します。 2年ほど前に「機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果」という記事を書き、多くの方に読んでいただきました。そこから引き続き機械学習に携わっており、今年も多くの機械学習系の記事を拝読させていただきました。それら中から「実戦でためになった」「機械学習の勉強に役に立った」という観点から、僕なりのベスト10をあげてみました。 長い冬休み(余談ですが、社会人で一番長く休めるときですよね!?)は知識のアップデートをするのにいい機会だと思いますので、まとめ読みしてみてはいかがでしょうか。 では、スタート！ まずは 2018年にみんなが使った Colaboratory 関連から 1位: 【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/
Deep Learningによる超解像の進歩
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...
ゼロから学ぶディープラーニング推論
本サイトの活用方法 現在、たくさんのディープラーニング技術情報が溢れていますが、数学や専門用語、プログラミング、フレームワーク、環境構築、用途、種類、フェーズなど、理解しなければならい項目が多く、何から学習すれば良いか分からず、ハードルが高いのが現状です。 ディープラーニングは、主に「学習」と「推論」に分かれます。まずは理解し易く応用に繋がる「推論」を学ぶことで、ディープラーニング使いこなすことへの近道となります。さらに、Neural Compute StickとRaspberryPiを使うことにより、小さくて安価な人工知能を作り出すことが可能です。本サイトでは、初心者の方から理解できるように、「そもそも何が必要でどこで買えば良いのか」から始まり、「インストール方法」、「各種ツールの使い方」、「プログラミング基礎」、「サンプルソースコード解説」などを徹底的に丁寧に行います。お手元にNeur
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