DEEP LEARNING LAB ディープラーニングに関連する、開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティ ディープラーニング・ラボ とは Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）は、ディープラーニングを中心とした先端技術の持つ可能性を、実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネ... PyData.Tokyo Python+Dataをテーマにした「濃い」勉強会 in Tokyo PyData Tokyoの目標 「Python + Dataを通じて、世界の PyData エクスパートと繋がるコミュニティーを作る」 PyCon JP 2014ではデータ分析関連・機械学習関連... Machine Learning 15minutes! AI・機械学習に関するカジュアルトークイベント 【重要なお知らせ】 イベントに申し込む前に、twitterをフォローいただき、F

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お盆休みということで僕も今週はずっとお休みなのですが、こんな記事がWSJから出ていたと知りました。 ビッグデータ活用に向け需要増す「データサイエンティスト」 - WSJ 以前HBRのDavenport論説についてコメントしたかと思いますが、あれから2年経ってどうなったのかがこのWSJの記事からは読み取れる感じがします。ということで、ちょっと読み解いてみましょう。 今でも本場USではPh.D.を取得したscientistがData Scientistになっている 冒頭のパラグラフからして、既に日本と本場USとの違いが顕著に表れていると僕は思いました。 クリス・ファレルさん（28）は、天体物理学の博士号取得のため、5年間費やして巨大な粒子加速器から出たデータを掘り起こしていた。現在、彼は日々、イェルプのビジネスレビューサイト向けに評価を分析している。 ファレルさんはいわゆる「データサイエンティ

追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層

最近の投稿 「施策デザインのための機械学習入門」というデータサイエンスの起爆剤 データ分析との出会い　５ 色々挑戦した2019年だった いったい何のためのモデルなのか？ 「サルたちの狂宴」を読みました。 アーカイブ 2021年8月 (1) 2020年2月 (1) 2019年12月 (1) 2018年12月 (1) 2018年9月 (1) 2018年2月 (1) 2017年6月 (2) 2017年5月 (1) 2017年3月 (1) 2017年2月 (1) 2017年1月 (2) 2016年10月 (1) 2016年8月 (1) 2016年7月 (2) 2016年2月 (3) 2016年1月 (3) 2015年12月 (1) 2015年11月 (2) 2015年9月 (2) 2015年8月 (2) 2015年7月 (2) 2015年3月 (2) 2015年2月 (2) 2015年1月 (2)

なかなか刺激的な翻訳記事が出ていたようで。ちなみに本家版の原典記事はこちら。 大体こういう話をするとよく炎上するんですが（笑）、前々からデータサイエンティスト（カナ）の需給状況とかについては延々とこのブログでも論じてきているので、便乗して日本での国内事情に関する与太話でも書こうかと思います*1。 そもそも日本国内に「データサイエンティスト」と呼ばれるにふさわしい人材自体がほとんどいない (from Wikimedia Commons) いつも色々な人に「そもそもデータサイエンティストって日本にどれくらいいるんですか？」とよく聞かれるんですが、これについては最近業界内の友人知人と話す機会が何度かあり、「おそらく首都圏に100人程度」「残りの地域は不明だがごく少数」というのが概ねコンセンサスの得られている数字だと思います*2。 これは実際に上記記事で挙げたような要件を満たし、なおかつデータ分析

(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと

【vol.2】「目指すのは人とAIの共進化」リクルートAI研究所所長が人工知能領域への取り組みを明かす：Meet Recruit リクルートは、2015年4月に人工知能研究所として新しく「Recruit Institute of Technology」を立ち上げた。 AI分野の世界的権威であるTom M. Mitchell氏（米カーネギーメロン大学教授）、Oren Etzioni氏（Allen Institute for Artificial Intelligence CEO／元・米ワシントン大学教授）、David M. Blei氏（米コロンビア大学教授）、Alex 'Sandy' Pentland氏（米マサチューセッツ工科大学教授）、Christopher D. Manning氏（米スタンフォード大学教授）らをアドバイザーに迎え、リクルートグループ各社と連携したグローバル規模のAI研究を

［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ

Innovate faster with enterprise-ready AI, enhanced by Gemini models Vertex AI is a fully-managed, unified AI development platform for building and using generative AI. Access and utilize Vertex AI Studio, Agent Builder, and 150+ foundation models. New customers get up to $300 in free credits to try Vertex AI and other Google Cloud products.

「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

DeepLearning.jpでは、知識の共有と最新研究動向の把握を目指して、各種の勉強会を開催しています。 2016年論文輪読会 06/24: TBA 06/17: TBA 06/10: Leveraging Visual Question Answering for Image-Caption Ranking Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or =1 06/03: Convergent Learning: Do different neural networks learn the same representations? XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary

Photo by PROTim Regan こんにちは。谷口です。 最近「人工知能」や「機械学習」に関する話をよく耳にします。実際に機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人も増えてきたなーと感じます。弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初の頃は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。 というわけで今回は 実は機械学習とディープラーニングの違いがわかってない 機械学習勉強したいけど仕事してると体系的に学ぶ時間がない 仕事や研究で「機械学習やって」って言われそうな気配がする 過去に機械学習の勉強にチャレンジしたことがあるけど難解すぎて挫折した という方々のために、機械学習を勉強している弊社のエンジニアに、機械学習に入門した頃に役立ったスライドを聞いてきたのでご紹介します。 ■機械学習とディープラ

4. 自己紹介 • バクフー株式会社 代表取締役 柏野 雄太 (かしの ゆうた) • 大規模リアルタイムデータのデータプラットフォーム • PPPP preprocess /process /persistence /providing 4 6. 自己紹介 • 大規模リアルタイムのデータプラットフォーム リアルタイムデータ 前処理 処理 ストア 提供 tweets 整形 自然言語処理・分類 API, 検索, 可視化 気象データ 変換 分類・異常値検知 API, 検索,ストリー ミング 位置データ 変換 分類 API, 検索, スト リーミング 経済データ 整形・変換 異常値検知 API, 検索, 可視化 6 7. 自己紹介 • Zope3の開発 • Python • いくつかの本 • PyCon JP 2015でのトーク • バックグラウンドは宇宙物理学 • 大規模データ統計解析，科学計算

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