【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法：準備編 - ニートの言葉
こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 ディープラーニングによる学習精度を上げるためには大量のデータが必要と言われていますが、学習済みのモデルを流用することで少ないデータから効率よく・高精度な学習をさせることが可能な場合があります。 それが Fine Tuning と言われるものです。 具体的なやり方については↓こちらの記事がとてもわかりやすかったので、著者のFrancois Cholletさんより許可を頂き、翻訳させていただきます。 Building powerful image classification models using very little data 注意：意訳しています。間違っているところも多々あると思いますので、ご指摘いただけると幸いです。 本文が長いので3回程度に分けて投稿する予定です。 データの準備・データの水増し 1から小さな畳み込みニューラルネットワ
非エンジニアによる人工知能と機械学習の話 & scikit-learnで回帰分析もやってみる。 - Fire Engine
現在、人工知能(Artificial Intelligence; AI)という言葉が、新聞やWebニュースで見かけない日がないほど盛り上がりを見せています。人工知能は、近年の目まぐるしい発展により、もはや研究の分野だけに留まらず、私たちの身近な生活にまで押し寄せてきています。iPhoneに搭載されている音声対話システムである『Siri』やロボット掃除機の『ルンバ』などはその一例に過ぎません。これからの世界は人工知能によって、どう変わっていくのでしょうか？ 人工知能という名前はよく聞くし、なんかすごいことができるんだろうなーということはわかる。でも実際何ができるの？人工知能って人工で人間の脳のようなものを作るの？という曖昧な理解の方も多いと思います。また、IT関連の勉強している方々の中には、人工知能に興味があるから実際に自分でもやってみたいという方々も多いでしょう。私もその一人であり、興味が
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
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