【Day-11】機械学習のチートシートを眺めたり、比べてみたり - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 11日目。 モデルを選び、試行錯誤しながら作っていく、そんな過程まで勉強してきました。 実装寄りの内容になったので、ここで一度機械学習界隈を俯瞰してみようと思いまして、調べると出てくる有名なチートシート Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn) Microsoft Azure Machine Learning Cheat Sheet について、ここでまとめておきます。 用途ベースのMicrosoft Azure Machine Learning Cheat Sheet データベースのMachine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn) 両者の違い 見て判断できるようにしておく 分類 blobs 三日月形 クラスタリング blobs 三日月形 まとめ 用途ベ
”仕事で始める機械学習”の要点をまとめてみたらとても良い入門書だった
最近、販売された仕事で始める機械学習を買ったので、購入を考えられている方や機械学習を始めたいと思っている方に読んで、参考になればと思います。 この記事の目的と全体の流れただ読むのと、アウトプット（ブログに書く）前提で読むのとはインプットの質が違うということがわかったので、ブログに書きながら理解していく形を取ります。 全体の流れとしては、章の要約。あぁこの内容知ってるなって人は買わずに済むし、わからないこと多いという人は購入を検討して頂ければ。（出版関係者でもなければ、アフィリエイトなどの営利目的でもなく、いち消費者としての個人的意見になります。 ご了承ください。） 結論から言うと（書評）いままでのオライリーのデータサイエンス本だと英語から翻訳したのでわかりにくい日本語が非常にうっとうしいのですが、 この本は、日本の方が書かれており、日本語スムーズに理解できます。 また、非常に論理立てられて
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」を執筆しました · けんごのお屋敷
私が執筆した書籍 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん がマイナビ出版から Amazon で 2017/9/20 より発売されます。Amazon 上では既に予約可能になっていますので、興味のある方は是非とも手に取ってみてください。 本書は、以前よりこのブログ内で公開していた「やる夫で学ぶ機械学習シリーズ」というシリーズ物の記事をベースとして、加筆・修正を加えたものになります。ブログの記事がベースになってはいますが、追加で書いた分の方が多く、お金を出して買ってもらえるクオリティにするために、より丁寧な説明を心がけて書きました。元記事は「やる夫」と「やらない夫」というキャラクターを登場人物として、機械学習の基礎を面白おかしく丁寧に解説していくものでしたが、書籍化するに当たって「やる夫」と「やらない夫」をそのまま使うわけにもいかなかったので、プログラマの「アヤノ」とその友達で機械学
機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと
広がりが著しいAIのコア技術、テキストから音声、映像までの理解が可能に | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ CIOコンピタンス ＞ これがAI分野の先進スタートアップ企業だ ＞ 広がりが著しいAIのコア技術、テキストから音声、映像までの理解が可能に CIOコンピタンス CIOコンピタンス記事一覧へ [これがAI分野の先進スタートアップ企業だ] 広がりが著しいAIのコア技術、テキストから音声、映像までの理解が可能に 2015年12月28日(月)富士通 BIG CHANGEプログラムメンバー リスト 筆者らは「Machine Intelligence LandScape」というAI分野の俯瞰図にある235社の企業について、設立年や技術、製品／サービスの要約などを調査した。実用化のレベルは様々だが、Machine Intelligence 関連技術の広がりや奥行きの深さには凄まじいものがある。本稿では、その中でも活発なスタートアップ企業を5回にわたっ
機械の代わりに人間が学習入門
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
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