TadaoYamaokaの開発日記
前回の記事で、LLMを使用して数学的発見を行うFunSearchの論文を紹介した。 FunSearchは、LLMを使用してプログラムの変更を行い、進化的アルゴリズムでスコアの高いプログラムを選別することで、最適な解を出力するプログラムを生成する。 この仕組みは、深層学習のモデル構造の改良にも使えないかと思い試してみた。 進化的アルゴリズムを行うには評価に時間がかかるため、今回はLLMにより、モデル構造を変更する部分を試した。 対象 dlshogiで使用しているResNetブロックを初期バージョンとして、改善したバージョンをLLMに出力させる。 class ResNetBlock(nn.Module): def __init__(self, channels, activation): super(ResNetBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.C
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
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