「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
さらなる Naive Bayes: 不均衡データに対する UniversalSetNB と SelectiveNB の紹介 - Debug me
ちゃお……† まいおり……† こちらの記事は機械学習と数学 Advent Calendar 2017の23日目の記事となります。 qiita.com 以前、Naive BayesとComplement Naive Bayes, Negation Naive Bayesでの多クラス分類を比較しました。今回も別のNaive Bayes亜種での多クラス分類をみていこうと思います。なお多クラス分類とは、文書 $d$ がどのクラス $c$ に属しているかを求めることです。 それぞれの手法 Naive Bayes Naive Bayesによる多クラス分類では、ベイズの定理を適用した事後確率 $\Pr(c|d)$ が最大となるクラス $ \tilde{c}$ を求めます。ただ、$\Pr(d|c)$ を直接推定するのは難しいので、文書 $d$ を文書 $d$ に含まれる単語列 $ w_1, w_2, ..
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