機械学習で現れる数式に関して、これを見たら瞬時に理解すべきものを載せておきます。 機械学習で現れる数式には大量の添字があり、それらのせいで一体どのような計算が行われているのかを瞬時に把握するのが難しくなっています。しかしもはやこれは慣れの問題です。 教科書を根気強く理解できるようにするのもいいですが、予めどのような表現があるのかを知っていれば、もっと楽に読み進めることができるはずです。そのための言わば事前に知っておくと言い数式たちを載せておきます。 行列の行と列の数 計算の法則 特に頻出する形式 和の計算と行列表現 内積 行列計算 出現場面 固有値と固有ベクトル 固有ベクトルは、ほとんど変換を受けないベクトル 固有値とは、固有ベクトルがどれだけ定数倍されたかを表す 出現場面 勾配 勾配はスカラー関数の各成分の傾き 勾配はスカラー関数の等高線の法線ベクトル 出現場面 終わりに 行列の行と列の
Stephanie Condon (Special to ZDNET.com) 翻訳校正: 編集部 2016-11-16 11:35 Googleは米国時間11月15日、「Cloud Machine Learning」に新しいツールやサービスを追加したと発表した。機械学習をより利用しやすくするもので、企業にこの技術を活用する新しい手段を提案するものとなる。 1つ目として、Googleは全く新しいAPI「Cloud Jobs API」をリリースする。仕事の検索を支援するもので、検索用語、そして勤続年数や勤務地といった要素などの求職者の希望に基づいて、最適な求人を見つけるという複雑なタスクに対し、機械学習がシンプルなソリューションを提供できることを示すものとなる。 求人情報サイトのCareerBuilderやDice.comがCloud Jobs APIの初期テスターとなっている。Career
ゲーム作ったんでゲムマ出たい!という人向け案内 ゲームマーケットは近頃とみに盛況である。出展者と参加者の両方が増え続けており、新たにボードゲームを作ってみたいという人も多い様だ。そこで簡単な案内を提供する。人によって求める物が違うために「あれをしろ」「これをしろ」という指示は出しにくいので、「何が期待できるか」「何が期待できないか」「何を準備しておくか」という切り口で書いてゆく。 何が期待できるか 経験。制作は作って終わりではなく着弾確認まで行ってやっと完了である。完成させ、売って、遊んでもらい、感想を聞く。最後までやり遂げたプロジェクトは途中で放り出したプロジェクトよりも遥かに大きな経験になる。 情熱。制作の成果が誰かを喜ばせる事ができれば、それは次を作る原動力になる。必要とする誰かがいるから手を動かせるのだ。 交友。同業者とか隣接分野の人々と知り合う機会が非常に多い。自分から挨拶に行っ
最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日本語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日本語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下
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