最適化超入門ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」が発売されます。 - めもめも
gihyo.jp 表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。 本書の内容をまとめるにあたっては、国立情報学研究所「トップエスイー」の有志による勉強会で行った議論から、数多くのヒントをいただきました。同勉強会に参加いただいた方々に改めて感謝します。「ITエンジニアのための」と題されていますが、機械学習に興味のある方、これから機械学習を勉強してみたいという方であれば、どなたでも楽しんでいただける内容に仕上げることができました。 Amazonで予約が開始されていますが、参考として、「はじめに」「本書が対象とする読者」「各章概要」を公開しておきます。 はじめに 「機械学習」にかかわるITエンジニアが、予想以上に増えているのかもしれない――そんな疑問を抱いたのは1年ほど前の出来事でした。「データサイエンス」や「ディープラーニング」、果ては「人工知能」まで、メディア好みのバズワードが溢れる
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
「人工知能に対する楽観的な妄想」はいつか来た道 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
アマゾンの“おすすめ”で鍛えた機械学習技術、AWSがサービス化
Amazon Web Services（AWS）は4月9日、マネージド型の機械学習サービス「Amazon Machine Learning」の提供を開始した。多額のインフラ投資をすることなく、AWSのストレージやデータベースに蓄積された大量のデータを使って、簡単に将来予測を実行できる。 機械学習（ML：Machine Learning）は、大量の過去データを「学習用データセット」として利用することで、ビジネス判断を支援する結果予測の方程式（予測モデル）を作成する技術。人間が予測モデルを作成する場合、数学統計やデータ分析に対する深い知識を持つ人材や、予測モデルを反復的に実行／修正する作業（トレーニング）が必要となるが、機械学習では大量のデータを自動処理することで、こうした負担を大幅に軽減する。 機械学習技術は、たとえば金融取引における不正トランザクションの検知や、商品の需要予測、カスタマーサ
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
精度95%以上！ ソースコードは指紋、作者はほぼ特定できる
精度95%以上！ ソースコードは指紋、作者はほぼ特定できる2015.02.11 19:0010,967 ほぼドンピシャでバレバレです。 スペースやタブ、大文字やアンダーバーを組み合わせた命名規則、コメント…コードの書き方には、人によってスタイルがありますよね。それはもう指紋のようなもので、それさえ見えれば、誰がコードを書いたかほとんどわかってしまう…そんな驚きの研究結果が発表されました。 米ドレクセル大学、メリーランド大学、プリンストン大学、独ゲッティンゲン大学の共同チームの研究によると、自然言語処理と機械学習によるコード分析により、95%の精度で作者は特定できるそうです。 解析されるのは、レイアウトや語彙の特性と、｢抽象構文木（AST）｣です。ASTとは、｢コードの書き方からまったく影響を受けずに、コードの型の特性をとらえる｣もので、つまり、関数の名前、コメント、スペース入れ方などのクセ
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
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機械学習とかに使えそうなデータセット - pixyzehn blog
photo by Régis Gaidot データセットとかの知見を集めました。 いいデータセットないかと調べる機会があったので、得た知見をまとめてみました。 これについてはすでに良い情報がすでにあったのでそのリンクも紹介します。 奥 健太 - 情報推薦研究ツールボックス grouplensのデータセットは、論文などにも利用されているのを見かけました。 注意点としては ・EachMovieなどは利用できない ・MovieLensやDelicious、Last.fmはdat形式のファイル ・WikiLensはdumpして使うようにされている ・Book-Crossingはcsvとsql ・jesterはExcelファイル ということです。 それ以外だと ようこそ - the Datahub 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 livedoor グルメの研究用データセットです。 20
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熟練技術者のスキルを8時間で獲得、ファナックが機械学習ロボットを披露
ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD
統計科学・機械学習の講義
TechCrunch | Startup and Technology News
機械学習の理論と実践
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks