PHP FANN (Fast Artificial Neural Network) を使って儲けてみる - 忍び歩く男 - SLYWALKER
データ解析を勉強するにあたって、何かモチベーションになるものはないかと思っていました。そんなとき、「儲かったらいいんじゃね？」との考えにいたりました。 そこでお題にえらんだものが「競馬予想」です。とんでもねーなと思っていたところ、データ解析のお題としては「金融」とならんでベタのお題ということが判明。入力となるデータと答えの値がはっきりしているので、お題として適切なんだそうです。 今回は、かれこれ20年前に大学でかじったニューラルネットワークを使ってのディープラーニング（かっこいい響き）で予測してみました。 前置き ニューラルネットワークに詳しくありません。学生のとき、まじめに勉強していればよかったと後悔してる状態です。 根っからのPHPerなのでPHPを使います。PHPにはPHP-FANNというのがPECLにあるのでそれを使います。 PHP: FANN - Manual 概要はこのスライド
DMM inside
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
【Akka入門の入門】Part.1 メッセージを送る | Scala Tech Blog
初めまして、新卒の増田と申します(^o^) 入社後はJavaを使っていて、チームを異動して初めてScalaを触り始めた・・・ という頃に、Akkaというフレームワークを使うので勉強するように言われました(^o^;) まず入門書を買おうとしたのですが、日本語の本がない・・・(T_T) ドキュメントも英語だし何書いてあるのかさっぱりわからない・・・(T_T) Scalaも始めたばっかでよくわからない・・・(T_T) という状況だったので、英語でもドキュメントより入門書の方がまだ理解できるかも・・・と思い『Developing an Akka Edge』という本を購入しました。 その本を読みながら、ドキュメントを読みながら、先輩に聞いたり調べながらAkkaについて勉強したことをスライドにまとめました！ ただとても長いので、このブログでは簡潔なまとめ＋説明のための簡単なコードを書いていきます(^o
クックパッドのデータを研究者に公開します - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。検索・編成部の原島です。 大学の研究者にお会いすると、「クックパッドのデータを研究に使用したいんですが...」と相談されることがあります。料理に関する研究をしているけれど、実際のデータがないため、なかなか研究が進まないという相談です。 料理に関する研究が進まないのは、クックパッドにとっても残念なことです。これらの研究は、クックパッドのサービスを改善するための「芽」でもあります。データがないだけで芽が育たないのは、非常に悲しい話です。 このような現状を打破するため、本日から、クックパッドのデータを研究者に公開します。このエントリでは、我々が準備してきたデータ公開の仕様について QA 形式で解説します。 誰が利用できるの？ 申請していただいた研究者です。ただし、公的機関（e.g. 大学、独立行政法人）の研究者に限ります。申請時には、クックパッドと国立情報学研究所（後述）による審査が
Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network Architectures for Large Scale Acoustic Modeling
Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network Architectures for Large Scale Acoustic Modeling Haşim Sak, Andrew Senior, Françoise Beaufays Google, USA {hasim,andrewsenior,fsb@google.com} Abstract Long Short-Term Memory (LSTM) is a specific recurrent neu- ral network (RNN) architecture that was designed to model tem- poral sequences and their long-range dependencies more accu- rately than conve
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
D言語はデータサイエンスのためにある | POSTD
Andrew Pascoeは、 部屋に座っている AdRollのシニアデータサイエンティストです。 プログラミング言語D は、効率的にタスクをこなすためにデータサイエンスチームがすぐに好んで使うようになりました。今では重要なインフラストラクチャに欠かせない言語になっています。なぜでしょうか。それはD言語が多くを提供するからです。 簡単な紹介 他の典型的なデータサイエンスワークフローと比較して、D言語を使用する最も明確な利点の1つは、マシンコードにコンパイルできるという点です。インタプリタや仮想マシンレイヤがなければ、Java Hadoopフレームワーク、R、Pythonのような他のツールよりかなり高速にデータ中からリッピングできます。しかし、D言語のコンパイラは、多くの場合、まるでスクリプト言語のように高速に実行できます。100万の一様ランダム変量を生成し、ソートし、十分位数を見つける処理
Q 様々な音響特徴量 それぞれの使い方や意味を教えて下さい
様々な音響特徴量 それぞれの使い方や意味を教えて下さい Q. 東北大学 大学院 工学研究科 博士後期課程２年 千葉 祐弥 音響学入門ペディア マスター タイトルの書式設定 特徴量って何に使うもの？ より無駄が少なく、データの本質をあらわした表現が欲しい！ ⇒ データからなるべく良い特徴量を抽出する必要がある 収録条件、個人差、データ差などの違いが大きくて本質的な部分がわかりにくい データ量や計算量が多くて取り扱いにくい 生のデータそのものを利用するのは無理がある 2 • 統計的分析 • 機械学習、パターン認識 • 音声認識、音声インターフェースの作成 • 楽曲のジャンル推定、楽曲検索、推薦等への応用 など • 人間が音を聞く仕組みを解明する（方向、高さ、大きさ、音色・・・の知覚） • データの符号化、圧縮への応用 など マスター タイトルの書式設定 特徴量の選び方 音素の判別に有効
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