『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
文章をベクトル化して類似文章の検索 - Qiita
Doc2Vecで類似文章を検索してみたので、実装を紹介します。 Doc2Vecとは コンピュータが自然言語を処理するためには、まず人間の言葉をコンピュータで扱える値にする必要があります。 単語の意味をベクトル化する手法としてWord2Vecが存在します。 詳しくはリンク先がとてもわかりやすいのですが、ざっくり言うと前後n単語のリストでその単語を表現します。 こうすることで、例えば「犬」と「猫」は同じような文脈で使われるため、似た「意味」であると考えることができます。 Doc2VecはWord2Vecを応用し、文章をベクトル化するものです。 実装サンプル 今回Doc2Vecを用いて実現するのは、以下の2つの機能です。 単語で文章を検索 類似文章の検索 サンプルとして、青空文庫の文章を使用しました。 なお、この記事で使用するコードはGitHubで公開しています。 (学習に使用した文章もzipに
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
WEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果
2020/02/01 追記 [コード付き]誰も知らない関連銘柄を、機械学習を使って素早く見つける こちらに最新の結果を載せました！ 気づいたんですけど、私みたいな貧乏人はショッピングモールでおしゃれなゴミをせっせと買い漁るんですが、お金持ちの人って株を買うらしいんですよね。 考えてみれば貧乏人が欲しがるものって、百均のちょっとしたものから家や車やバイクやゲーム機など、買ったらお金が減るものばかりなんです。 それに比べて、お金持ちが買うものって、株や投資用の土地や、リスクこそあるものの貧乏人が欲しがらないわりに買ったらお金が増える可能性のあるものばかりなんですよねー。 これは悔しい！休日になるたびにせっせとショッピングモールにお金を運んでゴミを買い漁ってる自分を見てお金持ちはきっと笑っているに違いない！いやお金持ちには自分のような人間は視界にすら入らないのか、これはさっそく株を買わないと！と
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら - once upon a time,
移転しました。 https://chezo.uno/post/2016-05-29-sonomoderu-guo-xue-xi-siteruno-wei-xue-xi-nano-tokun-tutara/
DeepLearningライブラリのChainerがすごい、らしい - cvl-robot's diary
Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
Deep Learning を実装する
2. 目次 • Deep Learning とは" – 機械学習について" – 従来の NN とのちがい" – Deep Learning のブレイクスルー" • dA (Denoising Autoencoders) をうごかす" – 数理モデルの解説" – Python で実装する前準備" – コードレビュー" – 実行結果" • RBM (Restricted Boltzmann Machines) をうごかす" – 数理モデルの解説" – 実行結果" • まとめ 4. Deep Learning とは • 入力信号からより抽象的な概念を学ぶ・特徴を抽出する 機械学習の手法の集合です " “ニューラルネットとどう違うの？”! • ニューラルネットを多層にしたんです " “従来のニューラルネットワークと何が違うの？”! • ひとつひとつのレイヤー間でパラ
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言語処理100本ノック 2015