GitHub - ddbourgin/numpy-ml: Machine learning, in numpy
Click to expand! Gaussian mixture model EM training Hidden Markov model Viterbi decoding Likelihood computation MLE parameter estimation via Baum-Welch/forward-backward algorithm Latent Dirichlet allocation (topic model) Standard model with MLE parameter estimation via variational EM Smoothed model with MAP parameter estimation via MCMC Neural networks Layers / Layer-wise ops Add Flatten Multiply
Hot Chips 30 - DeePhiが語ったディープラーニングのトレンド(1) ディープラーニングの最近の進歩とDeePhiのプラットフォーム | マイナビニュース
Xilinxが買収したディープラーニングのスタートアップ DeePhi Tech(深鉴科技)は清華大学とスタンフォード大学の研究者が、2016年に北京に設立したディープラーニング技術を開発するスタートアップである。コンピュータアーキテクチャ関係のトップクラスの学会である2016年のISCAで最優秀論文賞を受賞するなど、高い技術力を誇る。 DeePhi Techは、その将来性からSamsungやMediaTekなども出資していたが、2018年7月に出資先の1つであったXilinxが買収し、現在はXilinxの一部になっている。DeePhi TechはXilinxのFPGAをディープラーニングのエンジンとして使っており、資本関係だけでなく、研究開発でも両者の関係は深かった。 Hot Chips 30でマシンラーニングプラットフォームについて発表するDeePhi TechのSong Yao CE
MIRU MIRU わかる GAN
1. MIRU MIRU わかる GAN オムロン株式会社（前 株式会社ABEJA） 高橋 智洋 * 今のところ，動画は未対応です．．． 2. 自己紹介 • 高橋 智洋 • 所属: オムロン (2018 年 6 月入社) • 興味 • 理論物理: 学生時代は一般相対論の研究をしてました． • 数理計画法: 仕事で分枝限定法など離散最適について調査・実 装． • 機械学習: 今の仕事．最近はロボティクス関連も． 3. 目次 1. Original GAN の説明 2. Original GAN の勾配消失と不安定性 3. GAN の training は収束しないことも 4. 応用例 - 異常検知- 5. まとめ 発表用に作成したコードは，全部ではないが https://github.com/takat0m0 にあります！
「BigQuery ML」：SQLで機械学習ってどういうこと？試しにSQLでロジスティック回帰を書いてみた。 | Wantedly Engineer Blog
「BigQuery ML」：SQLで機械学習ってどういうこと？試しにSQLでロジスティック回帰を書いてみた。 はじめにGoogle Cloud Next 2018でBigQuery MLが発表されました。 文字通り、「BigQuery + 機械学習(Machine Learning)」を実現するもののようです。さっそく試してみたので、どんなものなのかと、その原理（の一部）を紹介したいと思います。この記事ではBigQuery MLの紹介と、それを直接SQLでやったらどのくらい大変かを見てみます。 BigQueryとは？BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた、低コストのエンタープライズ向けデータ ウェアハウスですとあるように、Googleのクラウドサービスの一つで、大規模なデータを貯めておくことができ、大量のデータに対しても分散して高速なデータの取
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた
グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 先週（日本時間7月26日午前1時過ぎ）に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます。 これまで線形回帰といえばR言語やPython、またはExcelの分析ツールアドイン（16項目制限有り）を使っていたかと思います。 これがBigQueryでやればクエリを書けばプログラミングはいらないしデータサイエンティストには便利ですよね。 さて実際に使ってみたいと思います。題材としてはもちろん電力需要で線形回帰でモデルを作って予測していきます。元ネタのデータはこの形です。 説明変数 ・月（1〜12の整数が文字列として入っている） ・曜日（
決定木分析についてざっくりまとめ_理論編 | DevelopersIO
概要 こんにちは、yoshimです。当エントリは「Machine Learning Advent Calendar 2017」の11日目のエントリです。 今回は教師あり学習の１手法である「決定木分析（decision tree）」をご紹介します。 目次 1.決定木分析とは 2.特徴 3.処理の流れ 4.情報利得と不純度 5.剪定方法 6.決定木分析におけるメジャーなアルゴリズムの紹介 7.まとめ 1.決定木分析とは まず、決定木分析とはなんなのか、ということをざっくり説明しようと思います。 決定木分析は、「段階的にデータを分割していき、木のような分析結果を出力する」ものです。 言葉だけではイメージがつかないと思いますが、具体的には下記のような分析結果を出力します。 機械学習に興味がある方なら見たことがあるのではないでしょうか？ 決定木分析ではこの画像のように上からデータを分割していき、デー
Chris Okasaki "Purely Functional Data Structures" (1996)
Purely Functional Data Structures Chris Okasaki September 1996 CMU-CS-96-177 School of Computer Science Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213 Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy. Thesis Committee: Peter Lee, Chair Robert Harper Daniel Sleator Robert Tarjan, Princeton University Copyright c 1996 Chris Okasaki This research was sponso
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
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
Defense Advanced Research Projects Agency - Content not found
SSII2018TS: 大規模深層学習