SACSIS2013でのチュートリアル講演資料です。機械学習の導入:背景、手法、理論、応用)、実践:オンライン学習+線形分類で実際作ってみる、使う際の課題、発展:分散+リアルタイムでの機械学習(Jubatus)、深層学習(Deep Neural Net)についてまとめましたRead less
![機械学習の理論と実践](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a53363327dff5992f9eb785a079ede4f94af275d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fsacsis2013mlokanohara-130522194719-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
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