【これなら分かる！】変分ベイズ詳解＆Python実装。最尤推定/MAP推定との比較まで。Beginaid
本記事の内容は新ブログに移行されました。 新しい記事へ こちらのブログにコメントをいただいても ご返信が遅れてしまう場合がございます。 予めご了承ください。 ご質問やフィードバックは 上記サイトへお願い致します。 今回は，確率モデルの潜在変数・パラメータの事後分布を求めるための繰り返し近似法である変分ベイズ法（Variational Bayesian methods）の解説とPythonで実装する方法をお伝えしていこうと思います。 本記事はpython実践講座シリーズの内容になります。その他の記事は，こちらの「Python入門講座/実践講座まとめ」をご覧ください。また，本記事の実装はPRML「パターン認識と機械学習＜第10章＞」に基づいています。演習問題は当サイトにて簡単に解答を載せていますので，参考にしていただければと思います。 【目次ページ】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開
必見イベント目白押し！2017年9月「AI／ディープラーニングの秋」へのお誘い
AI・ディープラーニングがテーマのイベントを2017年9月に連続開催！ 角川アスキー総合研究所は、2017年9月に “人工知能 (AI)” や “ディープラーニング（深層学習）” を主テーマとした、さまざまな内容の講座／セミナーを連続開催します。ディープラーニングを創作・趣味へ活用するためのセミナーから、AIやディープラーニング技術のビジネス導入検討に関する研修的講義まで、今回4つの内容をご用意。各イベントについて開催日順にご紹介します。 9月6日（水）は【創作分野へのディープラーニング活用】がテーマ 2017年9月6日（水）開催するのは『創作とディープラーニングの出会い → AI時代のコンテンツ制作はいかに変容していく？』と題したセミナー。講師としてご登壇いただくのは、2015年11月に『ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか？』というブログ記事で、いち早く画像認識（識
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