Essential Cheat Sheets for Machine Learning and Deep Learning Engineers
Machine learning is complex. For newbies, starting to learn machine learning can be painful if they don’t have the right resources to learn from. Most of the machine learning libraries are difficult to understand and the learning curve can be a bit frustrating. I am creating a repository on GitHub (cheatsheets-ai) containing cheatsheets for different machine learning frameworks, gathered from diff
機械学習で使う指標総まとめ(教師あり学習編) - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです！ 機械学習の基本は教師あり学習です。 でも、実際の現場ではいろいろ指標が出てきて「?」 ってなるので、一回本気でまとめてみることにしてみました！ 教師あり学習の分類 二値分類 用語一覧表 図解 事例 事例1:果物の分類 事例2:ガンかどうかの検査 ROC曲線の意味合い 指標まとめ 多クラス分類 precision, recall, F-measure accuracy logarithm loss 出力が数値(回帰) 用語一覧 二乗誤差(MSE, RMSE)と絶対誤差(MAE)の使い分け AICとBIC, wAICの使い分け 時系列問題 参考になりそうなサイト 教師あり学習の分類 今回は正解はカテゴリか意味を持つ数字かで場合分けをしてみた。 全体の指標のサマリーはこんな感じ(だと思っている。) ※他にも大事な指標があるよ&これは間違っているのでは？？ というコメン
推薦システムのためのOSSたち
情報推薦＝機械学習 ではない。 もちろん機械学習アルゴリズムを使えば精度は高くなるかもしれないが、実際は推薦理由の説明が必要であったり、膨大なデータサイズや要求されるパフォーマンスに応えるために、『いかに機械学習をしない選択をするか』も重要になる。 さらに、RecSys2016のLinkedInとQuoraのチュートリアルで語られたように、現実の推薦システムはヒューリスティクスに基づく単純な手法から深層学習まで、複数のものを組み合わせた ハイブリッド なものであることが多い。 ヒューリスティクス/機械学習の混在したハイブリッドな推薦手法 適切な指標による精度の評価とモデルの改善 サービスごとに異なる多様なデータフォーマットの扱い ということを考えると、推薦システム専用の実装 というものが必要になってくる。というわけで、推薦システム構築に使える/参考になるOSSをいくつか紹介する。 ※チョイ
教師なし学習の第一歩（クラスタリング）｜Pythonで機械学習vol.6｜TechClips[テッククリップス]
今回は「Pythonで機械学習をプログラミングしてみよう」シリーズの第六弾として教師なし学習についての概要説明と、実際に教師学習の代表でもあるクラスタリングを用いて分類問題を解くところまでです。 ちなみに今後の内容としては下の流れを予定しています。 vol.1 jupyterの環境構築をして、簡単にPythonを書いてみよう vol.2 教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる vol.3 分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう vol.4 オーバーフィッティング対策としての正則化とは vol.5 ニューラルネットワークで分類問題を解く vol.6 教師なし学習の第一歩（クラスタリング） ※本記事 vol.7 特徴抽出による情報圧縮（主成分分析） 教師なし学習とは？ https://jp.pinterest.com/source/us.hudson.com 教師あり学習につ
![教師なし学習の第一歩（クラスタリング）｜Pythonで機械学習vol.6｜TechClips[テッククリップス]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6e2288ec9285e39c90575e8680941cb91461b999/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fobject-storage.tyo1.conoha.io%2Fv1%2Fnc_261159609ad84809af5afcb9e5f56abb%2Ftechclips%2Fimages%2F556%2Fimage.png)
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 手法 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデ
機械学習で女性のタイプ判定処理を行う
# -*- coding: utf-8 -*- import requests import re import os from PIL import Image as resizer API_URL = "https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=[APIKEY] &cx=[ENGINE] &q=%s &searchType=image &start=%s" def getImageFromCustomAPI(start, end, word, kind): for i in range(start, end, 10): print(API_URL % (word, str(i))) response = requests.get(API_URL % (word + ",正面", str(i))) for j in range(len(
エンジニアとしての機械学習との付き合いかた - yubessy.hatenablog.com
社内のLT大会にて表記のタイトルで発表しました。 資料は以下に公開しています。 speakerdeck.com 最近仕事ではもっぱら機械学習システムの開発を行っていますが、モデルは作れても継続的な運用や実環境での安定稼働にはまだまだ苦労することが多く、いろいろと模索しているところです。 そんな中で今なんとなく考えていることをまとめてみた、という程度の内容ですので、わかったように書きつつわかっていないこともあります（ご容赦ください）。 スライドでも紹介している以下の２つの資料は、運用まで面倒をみる機械学習エンジニアとして非常に参考になる内容で、おすすめです。 Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Eng
JAWS-UG CLI専門支部 #67 Amazon Machine Learning 入門
1. JAWS-UG CLI #67 Amazon Machine Learning入門 2016/10/24 Mon Nobuhiro Nakayama 2. { "name":"Nobuhiro Nakayama", "company":"UCHIDAYOKO CO., LTD.", "favorite aws services":[ "Directory Service", "IAM", "AWS CLI" ], "certifications":[ "AWS Certified Solutions Architect-Professional", "AWS Certified SysOps Administrator-Associate", "Microsoft Certified Solutions Expert Server Infrastructure", "Microsof
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
機械学習エンジニアが知るべき10のアルゴリズム
前回の投稿から大分時間が空いてしまいましたが、現在マーケティング部では、データサイエンスに関する知識を深めるために海外のデータサイエンス記事を翻訳するという取り組みを行っています。主に、KDnuggetsというサイトで紹介されている記事で人気のあるものを中心に選び、原著者より翻訳の許諾をいただけた記事を公開しております。不定期ですが、データサイエンスに関心のある皆様により良い情報を日本語でお届けできるように取り組んで参ります。 初回に取り上げたい記事はJames Le氏の「The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know」です。機械学習の手法が網羅的に紹介されており、実用例も示されています。初めて機械学習に取り組む方のご参考になれば幸いです。 SOURCE https://gab41.lab41.org/the-10-alg
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
人工知能 これまで／今／これから 2017/03版 - Qiita
※本記事は2017年3月ぐらい時点の情報をもとに筆者の理解をまとめたものです。 そのため、情報は古い場合があります。 ご了承ください。 最近巷ではどこもかしこもAIで何たら、人工知能って何たらと申しており、半ばバズワードと化している感があります。 これからの可能性を大きく秘めた人工知能のこれまで、今、これからを自分なりの理解でまとめました。 ■これまで ▼はじまり 1940年代:人工ニューロン(※)発表 (※)人工ニューロン 生体ニューロンと同じ性質のものをコンピューターを使って人工的に表したもの。 我々の脳はニューロンという神経細胞が無数に組み合わさって構成されている。 ニューロンは他のニューロンからの電気的刺激がある一定値を超えると、自分も興奮して電気的刺激を他のニューロンに伝える性質を持っている。 人工ニューロンを組み合わせたニューロンによるネットワークをニューラルネットワークと呼ぶ
クックパッドにおける最近の機械学習について - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、研究開発部の山田（@y_am_a_da）です。 去る2月16日、「Cookpad Tech Kitchen #5 クックパッドにおける最近の機械学習について」と題して、機械学習に関わっている方々向けの技術交流イベントを行いました。 https://cookpad.connpass.com/event/49324/ 定員が70名のイベントでしたが、告知してから30分ほどで応募者数が定員超えの100人近く集まり、最終的には400人を超す方々にお申込みいただきました。これまでに開催したTech Kitchenの中でも過去最高の申込数であり、機械学習への関心の高さを感じました。 昨年7月に発足したばかりの研究開発部では、現在クックパッドに投稿されている250万品以上のレシピを始めとするさまざまなデータに対して、機械学習を活用したサービス開発を行っています。このイベントでは、研究開発部の
【取材済】AI、機械学習に強いPythonプログラミングスクールおすすめ6選を徹底比較！｜IT Edtechプログロボ
なぜAI・人工知能を学ぶのにPythonのプログラミングスクールなのか？Pythonは、AIのベースとなる機械学習やデータサイエンスのライブラリが充実したプログラミング言語で、しかも学習しやすいという特徴があります。 そのため、Pythonを学びたい、という人のほとんどが、 AIに関わりたい、 機械学習で業務を効率化したい、 データ分析を有効に実施したい という希望を持っています。 AI関連市場は2030年に87兆円以上が見込まれる成長市場Ernst & Youngの研究所が2015年に出したレポートによると、2030年に87兆円以上の市場になることが見込まれています。E&Yは世界の4大コンサルティングファームの1角です。現在の世界の動きを見ても、AIを中心にどんどんビジネスが拡大し、より注目度があがっているのがわかります。 そのうち、AIの活用はパソコンを使うのと同じくらい当たり前になっ
分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう｜Pythonで機械学習vol.3｜TechClips[テッククリップス]
今回は「Pythonで機械学習をプログラミングしてみよう」シリーズの第三弾として分類問題についての概要説明と、実際にロジスティック回帰を解くところまでを学習していきます。 ちなみに今後の内容としては下の流れを予定しています。 vol.1 jupyterの環境構築をして、簡単にPythonを書いてみよう vol.2 教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる vol.3 分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう ※本記事 vol.4 オーバーフィッティング対策としての正則化とは vol.5 ニューラルネットワークで分類問題を解く vol.6 教師なし学習の第一歩（クラスタリング） vol.7 特徴抽出による情報圧縮（主成分分析） 分類問題とは？ http://nineties.github.io/NLP-seminar/2.html#/3 「分類問題」とは，データをそれぞれカテゴ
![分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう｜Pythonで機械学習vol.3｜TechClips[テッククリップス]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/88b874c1a05b0b94735bba942b229fab91e648b3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fobject-storage.tyo1.conoha.io%2Fv1%2Fnc_261159609ad84809af5afcb9e5f56abb%2Ftechclips%2Fimages%2F508%2Fimage.png)
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍 - Qiita
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、 そのスキル習得の道筋を上記フローと共に振り返りメモとして残します。 現在私は競馬予想・AIがゲームをプレイするプログラムを作成しています。 これから人工知能の領域に一歩踏み出そうという方に少しでも本Qiitaが役立てば幸いです。 今回具体的にプログラムの説明はしないので、 人工知能プログラム自体に興味のある方は本Qiitaの最後にリンクを載せているので参照してください。 前提 今回選択した書籍は私が読んだものの中でも比較的易しめで、 可能な限りプログラムが添付されているものを選択しました。 なぜなら、プログラムを実装して、動かして、理解して、を繰り返すのが、 スキル習得（実装を含む
サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 - freee Developers Hub
こんにちは。freee 共同創業者 CTO の横路です。 freeeは現在、「スモールビジネスに携わるすべての人が創造的な活動にフォーカスできるよう」というミッションのもと、テクノロジーによる中小ビジネスのバックオフィス効率化とデータドリブンな経営意思決定支援を実現すべく、スモールビジネスAIラボチームを立ち上げて活動しています。 その中で、サービス・プロダクトづくりをリードし顧客に価値を届けてきたソフトウェアエンジニアこそ機械学習を学び、顧客の課題解決のいちオプションとして身につけはじめるべきだという実感を得たので、エンジニアリング対象としての機械学習について紹介します。 サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 サービス開発で顧客に価値を届けるソフトウェアエンジニアこそが機械学習を学ぶべきだと思う理由は、以下の3つです。 サービスが対象としているトピックについて 深いド
「機械学習とは？」から始めるDeep Learning入門ハンズオンをやってみたよの巻 | いきあたりばったり
世の中の流れは早いっすね。早くて早くてアップアップですよ。 私はハンズオンズという名前の会を主催しています。 無視できないくらい世の中に広まってきたけど、仕事では使わないし、全くわからない。世の中についていけない・・・ というものをとりあえず触ってみる会です。 その第2弾(1回目はDockerでした)Deep Learningの入門編をやってみましたので、ブログに書いておきます。 1回目のDockerに関してはこちらの記事をどうぞ。 何を目的にハンズオンをやっているかも書いてあります。 毎回講師を呼ぶと決めているのですが、以前からもくもく寺Slackで仲良くしてくれている @hidetomasuoka さんがスッと名乗り出てくださったので特に何も苦労せず実現できました( ˘ω˘)人 DeepLearning編やりましょうか？ — Hideto Masuoka (@hidetomasuoka
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