ここでは、問い合せ窓口として、対外的に公開するグループを作成するときの設定例を示します。 設定例では、誰でもグループへの投稿を可能とし、問い合せに対する返信はグループのアドレスからするものとしています。 また、グループのコンテンツはメンバーのみが参照可能な状態に設定しています。 設定例 Googleアプリから「グループ」を選択します。
例1. 不特定多数からの問い合せの窓口として利用する | 慶應義塾ITC
ここでは、問い合せ窓口として、対外的に公開するグループを作成するときの設定例を示します。 設定例では、誰でもグループへの投稿を可能とし、問い合せに対する返信はグループのアドレスからするものとしています。 また、グループのコンテンツはメンバーのみが参照可能な状態に設定しています。 設定例 Googleアプリから「グループ」を選択します。
Data Science Version Control System
DVC Studio Track experiments and share insights from ML projects
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Scoreのハンズオンワークショップを開催しました | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリでCRE (Customer Reliability Engineering) に所属している @hurutoriya です。 今回メルカリ社内での勉強会の一環として、Google が提案した機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Score のハンズオンワークショップを開催しました。 本記事では、ML Test Score の説明、ワークショップの開催方法や簡単な考察などをお話します。 今回はWFHの影響も受け Google Meet を使ったフルリモートでの開催となりました。 ワークショップの内容として、メルカリ内で実際に運用されている機械学習システムを対象に、実際にそのシステムを開発する機械学習エンジニアが ML Test Score を計算しました。 ML Test Scoreの説明 ML Test Score の目的は、定量化しづらい機械学習シス
BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNN、ARIMAが来たのでおさらい - Qiita
BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNN、ARIMAが来たのでおさらいBigQueryDNNxgboostAutoMLBigqueryML はじめに 日本時間2020-06-17のリリースで、BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNNが来ました。release-notes#June_16_2020 おさらいに、BigQuery MLで何ができるか再整理します。 追記: 日本時間2020-07-02のリリースで、BigQuery MLにARIMAも来ましたね。日本時間2020-06-28のリリースノートでエラーになってたのですが、リリース日がしれっと修正されてました。release-notes#July_01_2020 BigQuery MLでできること概要 BigQueryでStandard SQLを使って、機械学習モデルを
機械学習エンジニアのための将棋AI開発入門その2 | やねうら王 公式サイト
前回の続き。将棋AIで最初に大規模機械学習に成功させたBonanzaの開発者である保木さんのインタビューがちょうどYahoo!ニュースのトップ記事として掲載されたところなので、今回はBonanzaの機械学習について数学的な観点から解説してみたいと思います。 Bonanzaの保木さんのインタビュー記事 プロ棋士に迫ったAI「Bonanza」 保木邦仁「将棋を知らないから作れた」 https://news.yahoo.co.jp/feature/1712 BonanzaのGPW発表スライド とは言え、Bonanzaで使われている機械学習の技法は、いまどきの機械学習とは少し毛色が異なるので心の準備が必要です。 まず、保木さんのGPW(ゲームプログラミングワークショップ)での発表スライド、以前はBonanzaの公式サイトからダウンロードできたのですが、Bonanzaの公式サイトがジオシティーズにあ
機械学習で使う数学入門(社内勉強会) | DevelopersIO
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
GW明け仕事したくない人にお勧め。Azure ML 1.0 で明日の為替価格を予測。5分でできる。 - Qiita
今日はシアトルにてMS Buildというカンファレンスに来ています。その中で気になったソリューションがいくつかあったのでまとめます。 まず、ML.NETに関してまとめます。機械学習を使って明日の為替価格を予測してみます。これでもう仕事しなくてよくなるかもしれない。 オフィシャルHPはこちらをご参照ください。 https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet .NET開発者のために作られた .NET開発者用につくられたMachine Learningということで、私のために！？結構.NET開発者はグローバルでいるのでそうでもないか。 環境準備 まずはVisual Studioで快適なML.NET開発ができるようにExtentionをダウンロードします。 https://marketplace.visualstudio
それでもCourseraの機械学習コースをオススメする理由 - その後のその後
先日、オンライン学習サイトCourseraの機械学習コース "Machine Learning by Stanford University" を修了しました。 Machine Learning - Stanford University | Coursera (感動のエンディング動画) ただ、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良いらしいと知りながらもスルーし続けてる人は多いんじゃないかと思いまして、（おせっかいな
不定期ML&NLP報#2 - yasuhisa's blog
最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。今回は医療品設計やセキュリティなど、自分があまり知らなかった分野での機械学習適用事例が多く、勉強になるものが多かったです。前回はこちら。 このエントリ忘れてるよというのがありましたら、たれこみフォームから教えてもらえるとうれしいです。 論文 ブログ/勉強会資料 ビジネス 学会/勉強会 NIPS2016 その他 データセット 論文 [1612.03242] StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks テキスト(キャプション)からの画像生成系のタスクでGAN(Generative Adversarial Networks)がよく使われているが、GANを多段にする(最初は荒い画像を作って、
不定期ML&NLP報#1 - yasuhisa's blog
先日、社内で定期的に行なわれているフロントエンド会にお邪魔してきました(podcastが配信されています)。jser.infoというサイトを参照しながら雑談していたのですが、最近のフロントエンドの動向を知るという目的にはこのサイトなかなかよさそうでした。 機械学習勉強会でもランチタイムに最近の話題を見ながら雑談しているのですが、ネタになるエントリ一覧とそれに対するコメントは社外に公開して別に問題ないなと思ったので、不定期報という形で出してみることにしました。自然言語処理も自分がカバーできる範囲限られているし、自然言語処理以外の機械学習の話はかなりカバーできないので、たれこみフォームも作りました。耳寄りな情報、お待ちしております:) 不定期ML&NLP報 たれこみフォーム 論文 ブログ/勉強会資料 ビジネス 学会/勉強会 Coling2016 NIPS2016 NL研(第229回自然言語処理
【資料公開】Cloudera World Tokyo 2016で登壇しました - DMM.comラボエンジニアブログ
こんにちは！ DMM.comラボ ビッグデータ部の中野です。 11月8日に開催されたCloudera World Tokyo 2016に ビッグデータ部の中野と領家で登壇してきました。 資料の公開も含めて簡単に報告させていただければと思います！ セッションの概要 セッションタイトルはコチラ。 『Deep Learningを用いた類似画像レコメンドのSQL on Hadoopによる実現』 簡単に申し上げますと・・・ Deep Learningを用いたお手軽類似画像レコメンドのご紹介です！ 画像の特徴抽出から類似度計算までをHiveなどのSQL on Hadoopで実現しました。 Deep Learningによる画像解析ではアニメや漫画などのイラスト画像から髪型や服装、表情などの特徴を抽出しています。 この特徴を用いて、商品のパッケージ画像による類似画像レコメンドの実現に関して説明しました。
Talk about ML and DL for happy engineer's life
DevFest Tokyo 2016での発表資料 http://gdg-tokyo.connpass.com/event/38927/
Haskell、Scala、ML、Scheme：あなたが次に学ぶ関数型言語 | POSTD
(編注：2016/7/27、頂いたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 学生たちから、次に学ぶ言語はどれがいいのかとよく聞かれます。IT業界で働きたい人にお薦めするのは、現在盛んに使われている言語です。C++、Java、C#はもちろん、Python、Ruby、PHP、Perlなども挙げられるでしょう。 一方、向学のためという人や、学術研究や起業に関心がある人にとって、次の言語を選ぶ基準となるのは、就職に有利かではなく言語の表現力でしょう。学術研究や起業活動を行うには、プログラマとしての能力を何倍にも高める必要があります。そして、（おそらく）確立されたコードベースを扱った経験はないでしょうから、手元にあるタスクにとって最適な言語を自由に選ぶことができます。 この記事では、勉強に適したHaskell、Scala、ML、Schemeという4つの言語を、私の好きな特徴や参考資料のリストと
Macrodown -MLが使えるML-
ML風の言語がマクロ定義に使える軽量マークアップ言語，Macrodownの紹介。ML勉強会（ http://connpass.com/event/32752/ ）の発表に使用したスライドです。Read less
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら - once upon a time,
移転しました。 https://chezo.uno/post/2016-05-29-sonomoderu-guo-xue-xi-siteruno-wei-xue-xi-nano-tokun-tutara/
夏の技術職インターンシップ講義資料公開 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは！クックパッド編集室メディア開発グループ長の @yoshiori です。 このまえ夏の技術職インターンシップの前半の開発講義・課題部分が終わったのでさっそく公開しちゃいます！ ちなみにこのインターンの対象者はプログラミングはわかるし自分で（授業とかではなく）コード書いている人なので超初心者向けでは無く、少なくともひとつ以上の言語でプログラミングが出来る人向けです。 一日目 TDD + git 編（@yoshiori） 講義初日なのでまずは簡単に肩慣らし & 開発の基礎の部分として TDD と git で始めました。 git については軽く説明し TDD は基本のテストファーストで進めて行きました。 ちゃんと何かをするたびにテストを実行し、メッセージを見れば次にすることが分かるというのを体験してもらい、GREEN が良くて RED が悪いのではなく、GREEN を想定しているのに
OCamlとSLAPで作る型安全ニューラルネット（と深層学習） - Qiita
この投稿は Machine Learning Advent Calendar と ML Advent Calendar の18日目の記事です． 今日は関数型プログラミング言語 OCaml と線形代数演算ライブラリ SLAP を使った型安全なニューラルネットワークの実装について書きたいと思います．最近，深層学習とかいうニューラルネットの応用が流行っていますし，一方で，関数型プログラミング言語とかいうのも流行っているので，2つの流行に（むりやり同時に）のってみました． 私はOCaml を使って，次元の合わない行列演算をコンパイル時に検出する機能を持った変な線形代数演算ライブラリ Sized Linear Algebra Package (SLAP) を作っています．世の中には便利な線形代数ライブラリ（BLAS とか LAPACK とか）や数値計算言語（MatLab とか R とか）が沢山ありま
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AI/MLシステム開発の難しさ
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