生物統計を学んでいる人の中には、「結果変数が連続変数の時には線形回帰、二項変数（0と1など2つの値しか取らないもの）のときにはロジスティック回帰分析を使うべき」のように1対1対応のお作法のような形で教わった人も多いと思います。一方で、計量経済学で回帰分析を習った人の中には、「最小二乗法（Ordinary Least Square; OLS, 線形回帰）はありとあらゆる場合に使えるベストな方法であるので、結果となる変数の分布に拘わらずOLSを使える」（ちなみに結果変数が二項変数のときにOLSを用いることをLinear probability modelと呼びます）と教わった人もいるでしょう。初心者向けの統計学や計量経済学の本を読むとこのような説明がされているものが多い印象があります。このような教え方をすれば確かに手っ取り早く手が動かせるようになる（統計解析ソフトウェアを使って解析がはじめられ

This is a long overdue blog post on Reinforcement Learning (RL). RL is hot! You may have noticed that computers can now automatically learn to play ATARI games (from raw game pixels!), they are beating world champions at Go, simulated quadrupeds are learning to run and leap, and robots are learning how to perform complex manipulation tasks that defy explicit programming. It turns out that all of t

たくさんいいねいただきありがとうございます。2016年の記事で古いのでいずれ全面改訂しようと思いますが、古さが目立つ箇所のみまずは訂正しました。 データ分析・機械学習の代表的な手法には何があるか 代表的な本、技術リスト、データサイエンティストの推奨ではデータ分析・機械学習手法はどんなものがリストアップされているか ここでは、統計学的検定、多変量解析、機械学習を分けていない 構造化データ（いわゆるテーブルデータ）のみ対象とし、画像、自然言語処理、マーケティングの専門的な分析等は対象外 補足を下記に 代表的な手法と紹介のされ具合 分析手法 『Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで』 『はじめてのパターン認識』 データサイエンティスト協会スキルチェックリスト 「デジタルガレージCDOから学ぶ！マーケターのための実践・データ分析入門～事例紹介を通じて5つの手法をマスター～」 デ

3DCGを始めたい人のための、3DCGソフトガイド？ 今回は、3DCGでなにか作ってみたい、3DCGを始めてみたい人へ向けて、おもな3DCGソフトのガイドを書いていこうと思っている。3DCGソフトにも開発会社によって、いろいろな種類があって、それぞれの3DCGソフトによって、長所もあれば、短所もある。 なので、僕自身の経験、業界でよく聞く話、ネットやSNSでの情報を集めて、僕なりのガイドを書いていく。3DCGを始めたい人が、3DCGソフトを学びたい使ってみたいと思ったときに、より良い選択ができるガイドとして機能してくれたら、幸いだ。 統合型3DCGソフト、特化型3DCGソフトってなに？ 3DCGソフトには、大きく分けて統合型と特化型という2種類がある。勉強に例えると、統合型3DCGソフトは、スポーツも、勉強も、音楽もできる、秀才タイプ。特化型3DCGソフトは、絵を描くことだけが特別にすごい

(訳注：2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので、著名なニューラルネットワークの研究者の講演で構成されていました。この10日間で、私は1件のブログ投稿にはまとめきれないほど多くの事を学びました。ここで私は、60時間で得られたニューラルネットワークの知識をそのままお伝えしようと試みるのではなく、1パラグラフに要約できるようなちょっとした面白い情報のリストを作ることにしました。 これを書いている現在、 サマースクールのウェブサイト は現存しており、全てのプレゼンテーションのスライドが載せられています。全ての情報とイラストはこれらのスライドから利用しており、権利はそれぞれのオリジナルの著者に帰属するものです。またサマースクール

SSII2019 チュートリアル講演 TS3 6月14日(金) 9:00～10:20 (メインホール) カメラの幾何学的キャリブレーションはカメラを使った３次元計測・認識に欠かすことができない基礎技術です。​近年では LIDAR や ToF カメラのように深度情報を直接出力するカメラや、全周囲カメラのように透視投影ではないカメラをセンサとして使用することも一般的になりました。本講演ではこれらの幾何学的キャリブレーションについて、実例を交えながら基礎からご紹介します。さらに講演内容に対応した初学者向けのサンプルコードについても紹介します。

機械学習や深層学習（Deep Learning）に使われる数学をまとめたので公開します． 微積と線形代数の初歩的な知識があれば大丈夫です． 主なトピックは，誤差逆伝播法，重回帰モデル，正則化，CNN，ボルツマンマシン，RBN，強化学習などです．Read less

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私たちは，世の中をありありとリアルに感じて日々を過ごしていますが，そのリアリティはどのように認識されているのでしょうか。豊橋技術科学大学の北崎充晃准教授がリアリティに迫る連載の第2回は，バーチャルリアリティに研究者たちがどのようにチャレンジしてきたのかを紹介します。（編集部） →連載第1回はこちら 北崎充晃（きたざき・みちてる）：豊橋技術科学大学情報・知能工学系准教授。主要著作・論文に，『ロボットを通して探る子どもの心――ディベロップメンタル・サイバネティクスの挑戦』（ミネルヴァ書房，2013年，共編），Measuring empathy for human and robot hand pain using electroencephalography （Scientific Reports, 5, 15924，2015年，共著）など。 前回は「リアリティ事始め」として，「リアル」や「リ

TensorFlow の基本的な使い方やコーディング方法を、線形重回帰やロジスティック回帰、パーセプトロンの実装例を通じて解説しています。（機械学習初心者向け） ※2016/02/27に開催した「GDG京都 機械学習勉強会」で発表した資料です。Read less

１．はじめに OpenCVには，様々な処理が用意されています。画像処理，映像解析，カメラキャリブレーション，特徴点抽出，物体検出，機械学習，コンピュテーショナルフォトグラフィ，3D可視化などが基本モジュールで用意されています。さらに，エクストラモジュールを追加することで，より豊富うな処理が利用できます。[1] OpenCV 3.x系を中心に話をします。 今回は，OpenCVの局所特徴量がどの程度簡単に使えるのか興味があり，局所特徴量を利用した物体検出を作成しました。 最近世間では，ディープな物体認識で盛り上がっていますが。 特徴点抽出に関する詳しい説明は，検索すれば多数ありますので，ここでは割愛します。 藤吉先生 (中部大学)のスライド「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」は，とてもわかり易く説明されています。 ２．特徴点検出と特徴量記述 特徴点検出と特徴量記述は，feature

この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知における手法をどのシーンで使用するか ３：異常検知における機械学習をどのように応用するか 以上です。 本記事の見方 利用シーンと簡単な手法を記述したので、利用シーン 異常検知の基本的な所だけ抑えたい 異常検知と変化検知の基本的な考え方 ホテリング法による異常検知 単

仕込み肉に塩コショウで下味をつけたらジップロックで真空パックし、冷蔵庫でしばらく寝かせます。 回路設計回路図です。 実装電気ポットの電源ケーブルを切断し、ソリッド・ステート・リレーと接続します。 こちらのリレーですが、スペック的にはGPIOの3.3Vで制御できるはずですが何故か動作しないのでトランジスタを入れて5Vでスイッチしています。 あと結構熱くなるのでヒートシンクをつけた方がいいと思います。 Raspberry Pi 2のポート20番に1-Wireの温度計(DS18B20)を接続し、ポート21番にリレーをつないで、電気ポットを制御します。 Raspberry Piの起動時に1-wireのドライバをロードするようにします # echo w1-gpio >> /etc/modules # echo w1-therm >> /etc/modules 1-Wireの温度計はプルアップで接続し

※こちらのスライドは誤りを含んでいます。修正スライドをアップしましたので以下をご覧ください。 https://www.slideshare.net/simizu706/ss-57721033 大阪教育大学での研究会で発表した資料です。 心理学者のために，かなり基礎的なところからベイズ統計について解説しています。 間違えているところがあればご指摘いただけると幸いです。 黒木玄（@genkuroki )さんからご指摘いただき、スライド内容に間違い、ミスリーディングな箇所があることがわかりました。スライドを見られる方は以下のツイートも併せてみていただくようお願いします。 https://twitter.com/genkuroki/status/973007871821557760

みなさん、いつもアンリアルエンジンのご活用ありがとうございます！ この記事はUnreal Engine 4 (UE4) 其の弐 Advent Calendar 2015 4日目の記事です。 今日は「Epic Games Launcher」の「ラーニング」タブの美味しいつまみかたをご紹介させていただきます。クリスマスに向けたアドベントカレンダーらしく？ワイン（未成年者はジュースを飲むように！）でも片手に様ざなまサンプルを覗いてみていただければと思います。 UE4のサンプル群にはゲーム制作のためのノウハウやエッセンスがとてもたくさん凝縮されていますので、美味しいところをいっぱいいただいちゃいましょう！！ ※ラーニングにありますサンプルやマーケットプレイスにありますアセット群は、皆様がUE4を利用したプロジェクト上で使っていただく事は全く問題なく、最終的にゲーム等にパッケージングして配布する事は