転移学習：機械学習の次のフロンティアへの招待 - Qiita
機械学習を実務で使う場合、「ではお客様、ラベルデータを・・・」と申し出て色よい返事が返ってくることはあまりありません。また、例えば自動運転車を作るときに、データが足りないからその辺流してくるか、お前ボンネットに立ってデータとってな、とするのは大変です。 NICO Touches the Walls 『まっすぐなうた』 より そこで必要になってくるのが転移学習です。 転移学習とは、端的に言えばある領域で学習させたモデルを、別の領域に適応させる技術です。具体的には、広くデータが手に入る領域で学習させたモデルを少ないデータしかない領域に適応させたり、シミュレーター環境で学習させたモデルを現実に適応させたりする技術です。これにより、少ないデータしかない領域でのモデル構築や、ボンネットに立つという危険を侵さずにモデルを構築することができるというわけです。 この転移学習の可能性は、NIPS 2016
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
画像枚数50枚で機械学習させようと思ったときの手段メモ - Qiita
概要 機械学習超初心者の僕が、画像を使ったWebアプリを思いついたので、 「ディープラーニング使えばなんとかなるやろ〜」 って思っていたら上手く行かず、社内の名だたる機械学習の先輩方に相談させていただいたときのメモ。 今回やりたいこと 飲み会で「好きなタイプの芸能人はだれ？」と訊かれたときに答えることができるWebサイト 必要なUX ユーザーがWebサイトに来訪する 50人位のモデルの画像が出てくるので、1枚1枚に対して「タイプ」「ちょっと好き」「普通」「少し苦手」「だいぶ苦手」のうち1つを選択して入力する その結果から、ユーザーが好きになるであろう芸能人の顔写真と、「あなたはこの方が好きになるでしょう」的な文言が表示される 飲み会で「俺、人工知能に堀北真希がタイプだって言われたんすよ」って回答できる めっちゃ欲しくないですか？ 飲み会で定番のあの質問が社会人になってから結構面倒だったので
GPUでディープラーニングやるならAWSよりFloydHub - Qiita
UdacityのDeep Learning Nanodegree Foundation のコースでFloydHubという便利なサービスが紹介されていました。ディープラーニングのHerokuだそうです。 GPUが使えるプランも月額14ドルからなので、手軽にGPUでディープラーニングを始めることができます。 TensorFlowとKerasがデフォルトですが、他にもPyTorchやChainerなどメジャーなフレームワークはだいたい使えるようになっています。 2017/10/18 追記 この記事を書いた直後に、KaggleのKernelについての記事が投稿されています。Kaggleのデータセットに限って言えば、Kernelを使う方が簡単そうです。 パワーアップしたKernelでKaggleに飛び込もう - Qiita FloydHubのいいところ 起動が簡単 floyd-cliというコマンドラ
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊＆中級者向け12冊（2015年冬版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと
Sponsors | 全脳アーキテクチャ若手の会
全脳アーキテクチャ若手の会は、脳や人工知能、そしてそれらが与える影響について興味がある、すべての方のためのコミュニティです。
【機械学習】ChainerでGoogLeNetから画像をファインチューニングでお手軽学習【わずか22行で】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
みんな深層学習してるかな? さて、GoogLeNetとか、みんな好きかな?オレはわりと好き。 なにしろプリトレインドモデルがあるからお手軽なんだよね。そこが好き。 あと、なにしろalexnetはデカすぎる。 なんでこんなにデカイんだ、という感じ。まあ1GBくらいなんだけど、Raspberry Piだと普通に読み込めないほど巨大なのよね。 しかし自分で作ったニューラル・ネットワークにImageNetのILSVRC2012を学習させようとするとやばいことになる。 なんということでしょう。 この圧倒的絶望感 SSDonlyでこのスピードですからね。 9日経っても1エポックすら進んでいないとは 一説によると、GoogleのGPU(TPU?)ファームは3万GPU(Maxwell世代だと合計約1億2千万コア)あるらしく、1000GPU(300万コア)でILSVRC2012の学習に1日かかるらしい。 火
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
共役事前分布 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
共役事前分布 (conjugate prior)† 尤度関数と掛けて事後分布を求めると，その関数形が同じになるような事前分布． 指数型分布族ではこのような共役事前分布が存在し，次のような形．(表記は指数型分布族の項を参照) \[\Pr[\mathbf{\theta}|\mathbf{\eta},\nu]=f(\mathbf{\eta},\nu)Z(\mathbf{\theta})^\nu\exp(\nu\sum_{j=1}^p \theta_j\eta_j)\] ただし，\(\mathbf{\eta}=(\eta_1,\ldots,\eta_p)\) と \(\nu\) はパラメータ． 確率分布と，その分布に対する共役事前分布の例
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