データマイニング入門ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。
［速報］「Amazon CodeGuru」発表。機械学習したコンピュータが自動でコードレビュー、問題あるコードや実行の遅い部分などを指摘。AWS re:Invent 2019
Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2019」の基調講演で、機械学習を用いて自動的にコンピュータがコードレビューをしてくれる「Amazon CodeGuru」を発表しました。 Amazon CodeGuruのコードレビュー機能は、Amazon自身のこれまでの大量のコードと、GitHubで公開されているポピュラーな1万のオープンソースソフトウェアのコードを基に機械学習のトレーニングを行ったモデルを用いて、対象となるコードを解析。 GitHubやCodeCommitのプルリクエストと連係し、問題があるとされた個所には人間に読める形式でコメントをしてくれるというもの。 並列処理や脆弱性の問題あるコードを指摘 例えばAWSにおけるベストプラクティスのコードから外れているものや、並列処理における問題などの指摘。
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
Ponanza開発者、山本一成氏が語る強化学習とA/Bテスト運用の舞台裏
Ponanzaにおける強化学習とA/Bテスト運用 山本一成氏（以下、山本）：山本一成と申します。よろしくお願いします。 ありがとうございます。ここからはややガチめなエンジニアの話です。まず確認したいんですが、エンジニアとかプログラマーって人はどれくらいいるんですかね？ （会場挙手） あ、けっこういるのか！ 安心した（笑）。 私、10年くらい将棋のプログラムを作ってきて、最初はまったくのど素人から始めたんですけど、いろいろやっていく中で、現代にも通じるようなさまざまな運用とかが出てきたんですね。そのへんをみなさんと共有できればと思っています。 まず最初のスライド、さっそく手書きでやる気がない感じですが（笑）。将棋のプログラムってどんなもの？ という話です。将棋も囲碁も、大雑把にいうと、2つの要素があります。1つは探索です。つまり、先を読むということですね。 先を読むと強いです。みなさんもそん
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