機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
話題になりがちな人工知能の論点を改めて整理してみる - FutureInsight.info
今月号のニュートンの「人工知能が人類を超える日」を読みながら、人工知能トピックの論点を整理する必要があるな、と思った。 Newton(ニュートン) 2015年 04 月号 [雑誌] Amazon.co.jpで詳細をチェック 楽天市場でこの商品を検索 というのも、シンギュラリティという言葉を引き合いに出して、2045年までにAIが人類を超えるというのが、昨今の人工知能特集のメイン。だいたいそこに、Deep Learningと人間の仕事をAIが奪うというトピックを併せて、それっぽい現在の事例を並べるという構造を取っていることが多い。ニュートンもそうだし、最近みた人工知能系の特集はこのパターンが多い。ニュートンがちょっとおもしろかったのは、「人工頭脳プロジェクト〜ロボットは東大にはいれるか〜」の紹介で、センター試験物理の問題をコンピュータが理解するための技術的課題を整理している。これは、結構おも
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
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
Deep learningの軽い紹介
Deep learningの軽い紹介の軽い紹介です。 間違ってる部分があったら連絡ください。Read less
「Google DeepMind」が驚異的な速さで学習！人工知能への危機感も高まる
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
Python networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - StatsFragments
ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ
画像をアップすると自動で説明文を生成してくれる「Images to Text」
By Michele Cannone 画像を認識して位置決めや種別・計測・検査を行うようなシステムのことを「マシンビジョン」と呼び、これは読んで字のごとく「機械の目」となるようなシステムを指します。そんなマシンビジョンの核となるのが「画像認識アルゴリズム」で、現在の技術では既に高度な画像認識アルゴリズムの開発に成功しています。Googleでは、これを応用して画像を読み込み自動で説明文章を生成可能なシステムの開発に成功しており、このシステムを誰でも気軽に使用することができるデモページ「Images to Text」まで登場しました。 Images to Text - Toronto Deep Learning http://deeplearning.cs.toronto.edu/i2t 説明文を自動生成したい場合は、「画像URLを入力」もしくは「ローカルからファイルをアップロード」する必要が
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
深層学習入門
低ランク性および平滑性を用いたテンソル補完 (Tensor Completion based on Low-rank and Smooth Structu...
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
Deep learning実装の基礎と実践
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) l Preferred Networks リサーチャー l Jubatus のアルゴリズム開発 – Jubatus: NTTとPFIで共同開発しているオープンソースの分散 リアルタイム機械学習基盤 http://jubat.us/ l 現在は映像解析とディープラーニングの研究開発に従事 2 3. ニューラルネットの基礎、実装、実験について話し ます l ニューラルネットの道具 – 全体の構成、⾏行行列列による表現、損失関数、誤差逆伝播、SGD l 主要な実装 – Pylearn2, Torch7, Caffe, Cuda-‐‑‒convnet2 l フレームワークの基本的な設計 – テンソルデータ、レイヤー、ネット、最適化ルーチン – アーキテクチャの記述⽅方法（宣⾔言的、スクリプティング） l 実験の進め⽅方
ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ『Pylearn2』
pylearn2はこのスライドで紹介されていたライブラリ。↓ Linuxでのインストール手順はQiitaのこの記事が詳しい。↓ http://qiita.com/mizuki0420@github/items/3f9c97b32e8d6e37abad けど、オイラはWindowsでやってやるんだ。 インストールは結構めんどくさくて、ソースコードはGitから落とし、setup.pyはbuild, installではなくdevelopオプションを使う。 Windows環境でのインストールには、他の依存ライブラリとしてnumpy, scipy, setuptools, matplotlib, dateutil, pyparsing, sixが必要。 ここの記事が詳しかった。↓ http://mikemoke.hatenablog.com/entry/2014/03/02/210439 この記事だ
実装ディープラーニング
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
一般向けのDeep Learning
PFI 全体セミナーで発表した、専門家向けではなく一般向けのDeep Learning（深層学習）の解説です。どのような場面で活躍しているのか、今までの学習手法と何が違うのかを解説しています。Read less
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Pythonとdeep learningで手書き文字認識
ディープラーニング徹底活用 －画像認識編－
A picture is worth a thousand (coherent) words: building a natural description o