Julia によるレコメンドアルゴリズム実装 - Speaker Deck2018/10/04 MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #3
サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 - freee Developers Hub
こんにちは。freee 共同創業者 CTO の横路です。 freeeは現在、「スモールビジネスに携わるすべての人が創造的な活動にフォーカスできるよう」というミッションのもと、テクノロジーによる中小ビジネスのバックオフィス効率化とデータドリブンな経営意思決定支援を実現すべく、スモールビジネスAIラボチームを立ち上げて活動しています。 その中で、サービス・プロダクトづくりをリードし顧客に価値を届けてきたソフトウェアエンジニアこそ機械学習を学び、顧客の課題解決のいちオプションとして身につけはじめるべきだという実感を得たので、エンジニアリング対象としての機械学習について紹介します。 サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 サービス開発で顧客に価値を届けるソフトウェアエンジニアこそが機械学習を学ぶべきだと思う理由は、以下の3つです。 サービスが対象としているトピックについて 深いド
[機械学習] データ分析を自動化させるDataRobotが熱い | XTREME DESIGN Inc.
皆さん、こんにちは。 エクストリームデザインの遠藤と申します。 最近注目していた DataRobot のハンズオンが 開催 されたので、参加してきました。 なかなか熱かったので、レポートしてみたいと思います。 DataRobotとは？ 世界中のデータサイエンティストが腕を競う Kaggle の上位ランカーを何人も雇い、その知見を集結して予測モデル作成を自動化させたプロダクトです。 極論すると、データを与えると自動で機械学習のアルゴリズムをパラメータを変えながら何十種類も検証し、アンサンブルすることも合わせて結果を出力。予測モデルはAPIでそのまま利用可能。ここまで早ければ数時間。精度は過去のKaggleでトップクラスになる場合も、、といった感じとのことです。 なんだか夢の様な話ですが、以下でもう少し詳しくみていきたいと思います。 会場でのユーザーの声 DataRobot社は リクルートと事
![[機械学習] データ分析を自動化させるDataRobotが熱い | XTREME DESIGN Inc.](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3d66532a55dd7a6c304cd29da71359f7febda124/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fxd-lab.net%2Fwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F02%2F2016-02-10-13.29.12-300x225.jpg)
機械学習とその理論 (情報オリンピック2015春合宿講義資料)
This document provides an outline for a presentation on convolutional neural networks on graphs. It begins with a brief history of deep learning and discusses how convolutional neural networks leverage the compositional and hierarchical nature of data like images. It then introduces spectral graph theory and defines key concepts like graphs, graph operators, and the graph Laplacian that are necess
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