Facets: 機械学習トレーニング データ用のオープンソース視覚化ツール
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数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
Caffeで画像解析を始めるための基礎知識とインストール、基本的な使い方
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。前回の「ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選」では、ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介しました。今回は、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説します。 最初に、画像解析で実施している「物体認識」の概要を紹
Gensim: topic modelling for humans
class gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(documents=None, corpus_file=None, vector_size=100, dm_mean=None, dm=1, dbow_words=0, dm_concat=0, dm_tag_count=1, dv=None, dv_mapfile=None, comment=None, trim_rule=None, callbacks=(), window=5, epochs=10, shrink_windows=True, **kwargs)¶ Bases: Word2Vec Class for training, using and evaluating neural networks described in Distributed Representations of Sentences
Word2Vec のニューラルネットワーク学習過程を理解する · けんごのお屋敷
Word2Vec というと、文字通り単語をベクトルとして表現することで単語の意味をとらえることができる手法として有名なものですが、最近だと Word2Vec を協調フィルタリングに応用する研究 (Item2Vec と呼ばれる) などもあるようで、この Word2Vec というツールは自然言語処理の分野の壁を超えて活躍しています。 実は Item2Vec を実装してみたくて Word2Vec の仕組みを理解しようとしていたのですが、Word2Vec の内部の詳細に踏み込んで解説した日本語記事を見かけることがなかったので、今更感はありますが自分の知識の整理のためにもブログに残しておきます。なお、この記事は Word2Vec のソースコードといくつかのペーパーを読んで自力で理解した内容になります。間違いが含まれている可能性もありますのでご了承ください。もし間違いを見つけた場合は指摘してもらえると
Deep Learningのハイパパラメータの調整 - もちもちしている
この記事はDeep Learning Advent Calendar 2015 23日目の記事です． はじめに コンピュータセキュリティシンポジウム2015 キャンドルスターセッションで（急遽）発表したものをまとめたものです． また，私の体力が底を尽きてるので，後日に大幅な加筆・修正します． Deep Learning Advent Calendar 21日目の記事はすいません，しばらくお待ちください... Deep Leaningの光と闇 Deep Learningが様々なタスクにおいて大きな成果を上げています．また，各種フレームワークの登場によって，Deep Learningの導入や実践する敷居が大幅に下がりました．このことから，Deep Learningを活用していこうと考えてる，あるいはすでに活用している企業や研究者が増えてきています． Deep Learningによって従来の手法
いまさら聞けないDeep Learning超入門
最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく連載。最終回は、画像認識の判別精度を向上させる具体的手順と落とし穴、ハイパーパラメーターのチューニング、学習を自動化するActive Learningについて。
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか？ 〜準備編〜 - bohemia日記
最近おそ松さんというアニメが流行っていますね。 ６つ子のおそ松くんのアニメを現代版にアレンジした作品なのですが、その過程でそれぞれの兄弟の特徴が付けられています。 左から、おそ松、から松、チョロ松、一松、十四松、とど松で、順に長男次男三男・・・となっています。 簡単にまとめると、このようになります。 生まれ 名前 色 特徴 長男 おそ松 赤 クズ 次男 から松 青 ナルシスト 三男 チョロ松 緑 ツッコミ、意識高い系 四男 一松 紫 コミュ障 五男 十四松 黄色 マイペース 六男 とど松 ピンク 甘え上手、腹黒 それぞれの色を着ているときは、簡単に見分けられますが、そうでないときは見分けるのに困難を伴います。 髪や目つきにも特徴があるので、見分けることができるので、このような表を作ってらっしゃる方もいます。 それでも結構苦労したので、同じくディープラーニングで学習させたモデルで判別できない
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定なので、興味がある方はそちらもご参照ください。 CNNはその名の通り通常のNeural NetworkにConvolutionを追加したものです。ここでは、Convolution、畳み込みとは一体なんなのか、という点と、なぜそれが画像認識に有効なのかについて説
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