やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
【書籍紹介】ガウス過程と機械学習 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 目次とコメント 0章 たった５分でガウス過程が分かってしまう 1章 線形回帰モデル 2章 ガウス分布 3章 ガウス過程 4章 確率的生成モデルとガウス過程 5章 ガウス過程の計算法 6章 ガウス過程の適用 7章 ガウス過程による教師なし学習 ガウス過程のライブラリ GPy GPyTorch GPflow はじめに 既に機械学習界隈の中で気になった方は手に取っているであろう「MLP ガウス過程と機械学習」の紹介です。 ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 持橋大地,大羽成征出版社/メーカー: 講談社発売日: 2019/03/09メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る ガウス過程と言えば、「ベイズ」や「カーネル法」、「確率過程」など、難しそうな言葉のオンパレードで、どうも機械学習を学びたての人にとっては敬遠しがちなものである印象が
David MacKay: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms: The Book
Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (Hardback, 640 pages, Published September 2003) Order your copy Price: £35.00 / $60.00 from |CUP UK/USA| |amazon.co.uk/.com/.ca/.co.jp| | Barnes & Noble USA | booksprice. | fetchbook.info | allbookstores | biggerbooks | blackwells | directtextbook | kalahari.net (South Africa) | Special Paperback edition for South Asia.| Download the book too
AutoML: Methods, Systems, Challenges (new book) – AutoML
AutoML: Methods, Systems, Challenges (first book on AutoML) Editors: Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschoren This is an open-access book; here is an entirely free complete PDF of the book, and a bibtex entry for it. Below, you can find the individual chapters and bibtex entries for them. If you would like to purchase a hard cover, please see Springer’s website for the book, or order the bo
The multidisciplinary nature of machine intelligence
Collection 26 September 2018 The multidisciplinary nature of machine intelligence Machine Intelligence is a highly multidisciplinary and active field, combining computer science, robotics and cognitive science, with potentially transformative applications in many areas of science, industry and society. Current research aims to develop AI systems with broad applicability that will safely interact w
A machine has figured out Rubik’s Cube all by itself
Unlike chess moves, changes to a Rubik’s Cube are hard to evaluate, which is why deep-learning machines haven’t been able to solve the puzzle on their own. Until now. Yet another bastion of human skill and intelligence has fallen to the onslaught of the machines. A new kind of deep-learning machine has taught itself to solve a Rubik’s Cube without any human assistance. The milestone is significant
Journey to Machine Learning - 100 Days of ML Code - KDnuggets
Journey to Machine Learning – 100 Days of ML Code A personal account from Machine Learning enthusiast Avik Jain on his experiences of #100DaysOfMLCode, a challenge that encourages beginners to code and study machine learning for at least an hour, every day for 100 days. By Avik Jain Would you let an Artificial Intelligence make decisions on for behalf? — If Yes, then to what extent, maybe your lif
Learning Math for Machine Learning | Y Combinator
Vincent Chen is a student at Stanford University studying Computer Science. He is also a Research Assistant at the Stanford AI Lab. It’s not entirely clear what level of mathematics is necessary to get started in machine learning, especially for those who didn’t study math or statistics in school. In this piece, my goal is to suggest the mathematical background necessary to build products or condu
機械学習を用いてユーザーのご意見分類業務を効率化した話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の @vanhuyz です。機械学習・自然言語処理を中心に研究開発しています。 今回は機械学習を活用してユーザーからのご意見を 81 のカテゴリーに自動分類し、ユーザーサポートスタッフによる手動分類の工数を半分にできた話を紹介したいと思います。 背景 クックパッドは現在約 5,500 万人の国内月間ユーザーがあり、日々ユーザーからたくさんのご意見やご要望を頂いています。創業してからユーザーの声を大事に扱う文化があり、どのご意見も一度目を通すようにユーザーサポートスタッフが努力しています。ご意見はスタッフによってさらに分類され、必要に応じてディレクターやエンジニアに振り分けられています。 例えば、こんな感じのご意見が来ています。「このレシピは簡単なので、子供とやってみました。楽しかったです」や「機種変更して、ログイン出来ません」や「もっと具体的な内容でも検索できるように
DNN推論用ライブラリ「Menoh」リリースについて - Preferred Networks Research & Development
Python以外も使いたくないですか？ 特にDeepLearning界隈で． Menoh開発者の岡田です．この記事ではMenohの紹介と開発に至った動機について説明します． Menohのレポジトリ： https://github.com/pfnet-research/menoh Menoh（メノウ）は学習済みのDNNモデルをONNX形式から読み込んで動作させる推論専用のライブラリです．実装はC++で書きましたが，C言語のインターフェースを持たせて，他の言語用からもその機能を呼び出しやすくしてあります．リリース時点でC++版ラッパーとC#版ラッパー，Haskell版ラッパーがあり，Ruby版ラッパーとNodeJS版ラッパー，Java（JVM）版ラッパーが開発中です．バックエンドにはIntelの開発しているMKL-DNNを採用し，GPUが無くてもIntel CPUが使える環境で高速にモデルの
Free New Book by Andrew Ng: Machine Learning Yearning - DataScienceCentral.com
Home » UncategorizedFree New Book by Andrew Ng: Machine Learning Yearning CapriGranville733May 20, 2018 at 5:00 am This is the new book by Andrew Ng, still in progress. Andrew Yan-Tak Ng is a computer scientist and entrepreneur. He is one of the most influential minds in Artificial Intelligence and Deep Learning. Ng founded and led Google Brain and was a former VP & Chief Scientist at Baidu, build
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://twitter.com/jujulife7/status/1476509193792532483?t=sH5ob9cjH02_GoG2ClrH4g&s=09
GitHub - mmaul/clml.tutorials: Tutorials for CLML - Common Lisp Machine Learning
TJO on Twitter: "B2Bの場合、学習データ替えるごとに毎回チューニングがやり直しになる複雑なDeep LearningというかDNNやLSTMよりも、学習データが何であってもある程度大雑把ながら安定して動くL1正則化ロジスティック回帰の方が、ビジネ… https://t.co/P05u9CAWhZ"
Yaboo Oyabu on Twitter: "Google Cloud の 機械学習 API には便利だけど知られていない機能がたくさんあります。そういう機能を試してもらうために、 Colaboratory ベースでサンプルコードを公開しました。順に実行するだけで簡単に実行で… https://t.co/7GFEnTaA89"
free ai ml books
oɹɐʇuǝʞ on Twitter: "https://t.co/CvzyIGUcsp https://t.co/D4lMK2r85W どちらもめちゃ分かりやすかった〜"
Kirk Borne on Twitter: "Handy summary sheet of the most important #MachineLearning #Algorithms for #DataScientists to know:… https://t.co/FADes6cYV0"
MatLab/Octave examples of popular machine learning algorithms with code examples and mathematics being explained : textdatamining
GitHub - alicezheng/feature-engineering-book: Code repo for the book "Feature Engineering for Machine Learning," by Alice Zheng and Amanda Casari, O'Reilly 2018
