Machine Learning for ProgrammingInfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architect. View an example
iOSと機械学習 - その後のその後
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
第1回 機械学習を実践する前の基礎知識 | gihyo.jp
みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか？ 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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4万人の生徒のコードを分析してグラフィック化するとすさまじいことに
オンラインでスタンフォード大学の講師が授業を行うCoursera Machine Learningの課題として4万人の生徒に行ってもらった同じプログラミングを可視化するとどうなるのか？という試みが「Code Webs」で、まるで抽象絵画のようなすさまじいグラフィックが完成しています。 Code Webs - Visualizing 40,000 student code submissions http://www.stanford.edu/~jhuang11/research/pubs/moocshop13/codeweb.html ということで、これが4万人の学生のコードを可視化した図。まるで抽象絵画のようです。 グラフィックはユニットテストの結果によって色分けされており、赤で描かれたサブミッションはすべてのユニットテストをパスしたことを意味します。 ノードは各サブミッションを表し、エ
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機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
