機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
Metasploit Meets Machine Learning | MBSD Blog
Metasploit Framework（以下、Metasploit）とは、ペネトレーションテストや脆弱性診断で使用される監査ツールの1つであり、Port scanningやExploitの実行、および脆弱性調査のための様々な補助ツールが含まれたコマンドラインツールです。 今回、筆者はMetasploitと機械学習を連携させ、対象ホストに対する探索行為から侵入までを自動的に実行する独自の検証ツール「Deep Exploit (beta)」（以下、Deep Exploit）を作成しました。本ツールを先日開催されたSECCON YOROZUに出展したところ好評を得ましたので、本ブログで設計思想や実装方法およびデモをお見せします。 現時点のDeep Exploitはbeta版ですが、以下の行為を実行可能です。 Intelligence gathering 対象ホストの情報をPort scanni
Pythonではじめる機械学習
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 関連ファイル サポートページ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日
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
OpenCVで物体検出器を作成① 基礎知識【開発会社プロフェッサ】
OpenCVで物体検出器を作成する① ～基礎知識～ こんにちは。新入社員のザキヤマです。最近は気温が上がってきて、夜も寝苦しくなってきましたね。。冬が待ち遠しいです！！ いきなりですが、OpenCVや物体検出の初心者向けに、 「OpenCVでカスケード分類器を作る際に、知っていると便利かもしれない基礎知識からカスケード分類器作成まで」を全7回に分けて簡単に説明していきます。 それでは、第1回目です。今回はOpenCVの物体検出について導入知識をサクッと説明します。 OpenCVで物体検出器を作成するシリーズ、記事一覧はこちら！ OpenCVで物体検出？ OpenCVとは、有名な画像処理のライブラリです。その機能の一つに物体検出があります。 顔・眼・鼻・口・上半身などの検出器が用意されていますが、自分でカスケード分類器を作成すれば、好きな物体を検出させることができますよ！！ カスケード分類器
お手軽にrealtime画像認識をAndroid/iOSで動かす - Qiita
こちらはTensorFlow Advent Calendar 2016の5日目です。 この記事はこれからTensorflow始めてみようというAndroidエンジニア、iOSエンジニア向けです。 開発環境: Mac Tensorflow: r0.12 検証端末: Galaxy S6 検証端末: iPhone 6 理論はともかく動かしてみよう！ 機械学習って自分には関係ないって思ってませんか？TensorflowはAndroid/iOSローカルで動きます！リアルタイムです！ 公式のチュートリアルでは、Bazelっていうビルドツールが必要なのですが、独自色が強く、Android/iOSエンジニアには敷居が高いです。そんなBazelのインストールから説明していきたいと思います。 Bazelのインストール 参考: https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/
scikit-learn: machine learning in Python
Simple and efficient tools for predictive data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license Classification Identifying which category an object belongs to. Applications: Spam detection, image recognition. Algorithms: Gradient boosting, nearest neighbors, random forest, logistic regression, an
Project Jupyter
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
中学生にも分かるTensorFlow入門 その4 プログラムの解説・フローチャート - Qiita
はじめに 前回、ネットワークやそのモデルについてお話ししましたが、いよいよ今回は「MNIST For ML Beginners」のプログラムについて解説します。このQiitaにもたくさんの記事がありますので特に参考にさせて頂いたものをいくつか挙げておきます TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳） TensorFlow MNIST For ML Beginners チュートリアルの実施 また、解説に使うソースコードはGoogleがGitHubで公開しているソースコードmnist_softmax.pyを使います。これを使う際には、同じディレクトリにinput_data.pyを置いておく必要があるようですのでご注意下さい。 また、プログラムに書かれているいろいろなおまじないのことをAPI（Application Programming Interface ）
中学生にも分かるTensorFlow入門 その１ テンソルとはなにか - Qiita
目的 このシリーズは中学三年生程度の数学の知識があれば、Python言語の機械学習記述用ライブラリを利用して記述された、基本的な教師あり学習のニューラルネットワークである誤差伝搬型3層ニューラルネットワークのプログラム、つまり、TensorFlowのサイト（TensorFlow.org)上にあるTutorialのMNIST For ML Beginnersの内容をを理解できるということを目的としています テンソルとは何か 早速本題に入り、まずはテンソルということについて考えて行きます ベクトルとスカラー テンソルについて説明する前に、まず、スカラーとベクトルについて説明します スカラーとは大きさです。例えば距離、例えば重さ、そういうものを数学用語でスカラーといいます ベクトルとは大きさと向きがあるものです。座標というものベクトルで考えることができます。それは原点をどこかにとれば、座標への向
TensorFlowで始める深層学習(2)サンプルコードから読み解くデータフロー・グラフ/Pythonエコシステム - Gurunavi Engineers' Life
こんにちは！かわしま@食を楽しむエンジニアです。 突然ですが、皆さん有給休暇は活用されていますか？私は先日、残り２日しかない有給を使って気になっていたラーメン店をハシゴしてしまいました。(ﾉ_-｡) 次の有給付与日まで２ヶ月ありますから、とても貴重。だからこそしっかり消化します。 １店目は、今一番注目が集まっているJapanese Soba Noodles 蔦（ジャパニーズソバヌードル ツタ）を選択。ミシュランの一つ星を獲得したラーメン店と言えばご存じの方も多いのでは。ラーメン店が星を獲得したのは史上初。凄いですよね。 平日といえどもさすがの混み具合。始発で向かって夜も明けぬうちから整理券をもらい、再度お昼にうかがいました。お店の扉を開けた瞬間、料亭に来たかと錯覚させるダシの良い香りが漂います。大盛り、肉飯付きで、醤油ラーメンを注文。 緊張感が漂う店内。みなさん、もくもくと食べています。私
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://grow.google/404/
machine_learning_security/Vulnerabilities_of_ML at master · 13o-bbr-bbq/machine_learning_security
Amazon.co.jp: Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎: Andreas C. Muller (著), Sarah Guido (著), 中田秀基 (翻訳): 本
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
CODE BLUE 2016 - 機械学習でWebアプリケーションの脆弱性を見つける方法
Amazon.co.jp: データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus): 比戸将平, 馬場雪乃, 里洋平, 戸嶋龍哉, 得居誠也, 福島真太朗, 加藤公一, 関喜史, 阿部厳, 熊崎宏樹: 本
Kaggle: The Home of Data Science
A Neural Network Playground
Amazon.co.jp: 異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ): 井手剛, 杉山将: 本
