世の人もすなる Airflow というものを、してみんとてするなり | 株式会社オープンストリーム
みなさんこんにちは。技術創発推進室の高岡です。 気の早い桜は咲き始めたようですが、そろそろ年度末、みなさまいかがお過ごしでしょうか。 このところの私は、これまでの AI 関連の開発を振り返って、実験管理、結構面倒くさかったな、という反省をしているところです。機械学習系の案件に関わっている皆さんには、ご同意いただけるんじゃないでしょうか。 ■実験管理は必須。でも面倒！ 機械学習モデル開発のワークフローでは、次のような作業がよく発生します。 あるデータと設定で、機械学習モデルを訓練して、パラメータを得る訓練済みの機械学習モデルの性能を調べて、記録するモデル同士の性能を比較する こうした「条件設定と訓練、性能測定、比較」のサイクルを「実験」と呼び、実験を繰り返しながら、より良いモデルを模索するわけです。経験者の皆さんにはおなじみですね。 このとき「このモデルはどういう条件の下で得られたか」「それ
Elicit | The AI Research Assistant
Automate time-consuming research tasks like summarizing papers, extracting data, and synthesizing your findings.
MLFlowでLightGBMの学習結果をtrackingしてみる - Re:ゼロから始めるML生活
結構前にMLFlowをいろいろ触ってみていたんですが、最近全然触っていなかったので色々見てみました。 www.nogawanogawa.com 前に自分が触っていたときよりだいぶ使いやすくなってたので、今回は最近の自分の用途に合わせて改めてMLFlowを使ってみます。 例題：LightGBMで回帰問題を解く Automatic Logging LGBMの木の構造を保存する コードの残骸 参考文献 感想 例題：LightGBMで回帰問題を解く 今回はLightGBMを使用して回帰問題を解くコードがすでにある状況について考えることにするので、特にLGBMのタスク自体については考えないことにします。 なんの問題を解くのかはおいておいて、多分きっとこんな感じでコードが書かれているとします。 import lightgbm as lgb import sklearn.preprocessing as
Googleによる機械学習の実応用をテーマにしたCoursera の講義は、機械学習プロジェクトに携わるなら一度は見ておいても損はない
Googleによる機械学習の実応用をテーマにしたCoursera の講義は、機械学習プロジェクトに携わるなら一度は見ておいても損はない 2022-03-17 過去に執筆した記事1を見返していたら そういえば講師陣がめちゃくちゃ良いこと言ってるんだけど記事内に掲載してなかったなと思い、動画を見返すと今でも学びが多かったので、講義のスクリーンショットを見返しつつ筆をとってみた。 今見たら、日本語版の講義 How Google does Machine Learning 日本語版も公開されているので、興味の湧いた方はぜひ受講しましょう。Certificate を発行しないなら無料で受講できると思います。 講義内容の説明は、過去記事1で行っているので気になる方は御覧ください。 機械学習プロジェクトの努力の割当: 期待と現実 ML Surprise https://www.coursera.org/
JAXライクなfunctorchで機械学習を速くする – part 1 – Rest Term
PyTorch 1.11からβ版として追加された functorch と呼ばれる機能を試してみました。PyTorch 1.9くらいのときから試験版として本体に組み込まれて提供されていましたが、どうやらfunctorchという別モジュールに切り出して提供されるようになったようです。 pytorch/functorch: functorch is JAX-like composable function transforms for PyTorch. functorchとは PyTorch公式サイトには以下のように説明されています。 functorch is a library that adds composable function transforms to PyTorch. It aims to provide composable vmap (vectorization) and a
いまさら勉強する人工知能｜深津 貴之 (fladdict)
・ネットを巡回して、いろいろなハックしてる人のブログや論文を100個ぐらい読む。 ・親切なPFNの人にお時間もらって、謎だった部分や、自分なりにたてた仮説のコンセプトをきいてもらう。 ・Udemyがちょうどセールをしてたので、AI系のクラスを3万円分購入（総額20万円相当）。2倍速でざっくり見る。 …だいたいこんな感じの3週間。数学が難しすぎて、わからないこともいっぱい。ただ頭のなかでe4eエンコーダやpix2pix的に、概念モデルのエンコーダーを作れば、数式なしでもいける感はあった。 総論としてはAIは面白いですね、ロケットサイエンスと別の方向性で「言語化されてない職人芸のアート領域」があり、ここを抑えることができれば、最先端の発見や成果は色々とうまってそうという印象を受けました。 とりあえずStyleGan2で基礎勉強をしながら、BigGan、VQGanとProblematic Dif
Think Bayes 2 — Think Bayes
Think Bayes 2# by Allen B. Downey Think Bayes is an introduction to Bayesian statistics using computational methods. Print and electronic versions of this book are available from Bookhop.org, Amazon, and O’Reilly Media. For each chapter, there is a Jupyter notebook, below, where you can read the text, run the examples, and work on the exercises. You can read the free version of the book by followi
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning"
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning". Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. View the Project on GitHub View On GitHub Please link to this site using https://mml-book.com. Twitter: @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng. We wrote a book on Mathematics for Machine Learning that motivates people to
機械学習でなんとかしようと安易に考えるな - Qiita
世の中にはよい機械学習の結果が存在する。高い精度で推論（分類・検出）できるものがある。 だから、データの特性が、元々の想定から変わった時にも「機械学習だから、学習させればなんとかなるよね」と期待する人がいるかもしれない。 この文章は、そのような安易な考え方に立つことを戒めるために書く。 (もちろん、機械学習は今までになかった価値をいろんな分野にもたらす可能性が極めて高い。) (主張したいことは、 ビジネスとして見返りが期待できる内容の機械学習をすること。 100%の精度が期待できる機械学習は、そんなに多くない。それでも見返りが期待できる使い方をしてほしい。 1人のエンジニアに支援なしに丸投げするのではなく、チームとしての支援が有効であること。 最初の問題設定を疑ってかかること。手書き文字認識の強化で宅配便の伝票をなんとかするよりは、手書きを必要としない方がいい。 ) garbage in
各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた（随時追加） – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
次世代「アイサイト」に向けた AI 開発をマネージドな 機械学習プラットフォーム Vertex AI でスピードアップ | Google Cloud 公式ブログ
GCP を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル 2030 年までに自社製乗用車による「死亡交通事故ゼロ※」を掲げる株式会社ＳＵＢＡＲＵ。2020 年 12 月には東京渋谷に AI 開発拠点「SUBARU Lab（スバルラボ）」を開設し、運転支援システム「アイサイト」の安全性をさらに向上させる研究開発を加速させています。そんな同社が 2019 年に Google Cloud を導入したのにはどういった背景があったのか。SUBARU Lab の中核メンバーとして AI 開発を担う 2 人のエンジニアにお伺いしました。 ※ＳＵＢＡＲＵ乗車中の死亡事故およびＳＵＢＡＲＵ車との衝突による歩行者・自転車等の死亡事故をゼロに 利用している Google Cloud サービス Vertex AI、Cloud IAP
源氏物語が好きすぎてAIくずし字認識に挑戦でグーグル入社 タイ出身女性が語る「前人未到の人生」 | Ledge.ai
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輸送問題を近似的に行列計算で解く（機械学習への応用つき） - 私と理論
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
2021年05月時点で自分が実践している MLOps の情報収集方法
2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
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Pragmatic ML monitoring for your first model. How to prioritize metrics?
GitHub - tsg-ut/awesome-prml-ja: インターネット各地に散逸する「パターン認識と機械学習」の解説資料を集約するリポジトリ
Engadget | Technology News & Reviews
年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」｜統計学習の指導のために（先生向け）