はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） 反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning, CFML）齋藤 優太（東京工業大学） はじめに機械学習の応用において，反実仮想（Counterfactual）─起こり得たけれども実際には起こらなかった状況─についての情報が得られるとうれしい場面が多くある．例えば，「今動いている推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたときにコンバージョン率はどれくらいになるだろうか？」や「あるユーザに仮にクーポンを与えた場合に離反率はどれくらい減少するだろうか？」などの実務現場でよくある問いに答えるためには，反実仮想についての情報を知る必要がある． 反実仮想機械学習（CFML）とは，因果効果
機械学習モデルの判断根拠の説明
第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。Read less
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
Machine Learning Glossary | Google for Developers
Send feedback Machine Learning Glossary Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This glossary defines general machine learning terms, plus terms specific to TensorFlow. A ablation A technique for evaluating the importance of a feature or component by temporarily removing it from a model. You then retrain the model without that feature or component, an
【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIをつくったった - Qiita
３ヶ月で出来たもの まずは蠢く内臓の成果物から、これが今回作ったポリープ検出AIです！ 上の映像が元の内視鏡の動画で、 下が今回開発した検出AIの動作動画です。 青い枠で「ポリープだよ！」と主張してくれてますね！ ３ヶ月の学習の流れ 基礎的な機械学習手法のスクラッチ まずは数学的な理解から始めました。 手法ごとの数式を読んで、それを実装に落としていきます。 - 線形回帰 - 重回帰 - 主成分分析 - Kmeans - 決定木 - SVM 悶え苦しんだのですが、 この時期に数式に対するアレルギーがほぐれていきました！ 最初は2乗誤差の微分変形を理解するのに苦労した思い出があります。 このときに一番参考になった書籍は 「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」 です これで機械学習の更新の概念が腹落ちしました。オススメ！ kaggleへの挑戦 定番のタイタニックや 良質なコンペの
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
NVIDIA DIGITS
The NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) puts the power of deep learning into the hands of engineers and data scientists. DIGITS can be used to rapidly train the highly accurate deep neural network (DNNs) for image classification, segmentation and object detection tasks. DIGITS simplifies common deep learning tasks such as managing data, designing and training neural networks on multi
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シリーズ「人工知能と物理学」｜変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 - 神嶌敏弘｜2019年, 日本物理学会誌第74巻第1号
MATLABによる機械学習 - Twitter - MATLAB & Simulink