はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
「いらすとや」は要らなくなっちゃう？テキストで説明するとそれに沿った何パターンもの画像を生成するOpenAIが凄まじい
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 毎日、数学をやっています。抽象度の高い数学が好きで、公理的集合論や数理論理学、圏論に興味があるけど、もっと具体的で実用的な数学も好きです。AI技術と、それがもたらす社会的影響についてよく考えていますが、基本的にテクノロジー全般の最新動向に興味があります。良さげな講義動画を見つけたら、ツイートするようにしてます。 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 うおぉ、、新年早々、超激ヤバなニューラルネットをOpenAIが2つ発表してきた（DALL-EとCLIP）。視覚データとテキストの両方を用いたAIシステムで、DALL-Eは、テキストで説明すると、それっぽい画像を生成。こんなの創造性以外の何者でもない。テキスト+画像版GPT-3っぽい openai.com/blog/tags/mult… pic.twitter.com/
1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
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
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 - freee Developers Hub
こんにちは。freee 共同創業者 CTO の横路です。 freeeは現在、「スモールビジネスに携わるすべての人が創造的な活動にフォーカスできるよう」というミッションのもと、テクノロジーによる中小ビジネスのバックオフィス効率化とデータドリブンな経営意思決定支援を実現すべく、スモールビジネスAIラボチームを立ち上げて活動しています。 その中で、サービス・プロダクトづくりをリードし顧客に価値を届けてきたソフトウェアエンジニアこそ機械学習を学び、顧客の課題解決のいちオプションとして身につけはじめるべきだという実感を得たので、エンジニアリング対象としての機械学習について紹介します。 サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 サービス開発で顧客に価値を届けるソフトウェアエンジニアこそが機械学習を学ぶべきだと思う理由は、以下の3つです。 サービスが対象としているトピックについて 深いド
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
DeNAにおける機械学習・深層学習活用
DeNA TechCon for Student 2016 でお話したスライドです。Read less
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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パワー系精神科医 on Twitter: "DeepL翻訳ガチでやばい こら時代が変わるわ グーグル翻訳でもなんとか意味は取れるがDeepL翻訳は敬語をちょっと直すだけでほぼ完璧な翻訳 https://t.co/AMHrws8xRC"
Python 機械学習プログラミング データ分析演習編