ソフトウェアエンジニアのための「機械学習理論」入門(6/26) | NPO法人トップエスイー教育センター
セミナー概要 日時： 2015年6月26日(金) 13:00-17:00（受付開始: 12:30） 会場： 国立情報学研究所 国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム(2009/2010) 概要： 概要: 機械学習のツールやライブラリがオープンソースとして利用可能になり、さまざまなビジネス領域で機械学習が活用されるようになりました。とりわけ、大規模データ分析や機械学習を組み合わせたアプリケーションの開発において、データ分析を専門としないソフトウェアエンジニアにも機械学習の知識が求められています。 しかしながら、機械学習の背後にある「理論」を理解するための敷居はまだ高く、 ・機械学習のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか？ ・計算で得られた結果にはどのような意味があり、どのようにビジネス活用すればよいのか？ という疑問を持つエンジニアが増えています。 本セミナ
AWS News Blog
Join AWS Hybrid Cloud & Edge Day to Learn How to Deploy Your Applications in the Everywhere Cloud In his keynote of AWS re:Invent 2021, Dr. Werner Vogels shared the insight of how “the everywhere cloud” is bringing AWS to new locales through AWS hardware and services and spotlighted it as one of his tech predictions for 2022 and beyond in his blog post. “What we will see in 2022, and even more […]
Episodes — Talking Machines
In the first episode of Talking Machines we meet our hosts, Katherine Gorman (nerd, journalist) and Ryan Adams (nerd, Harvard computer science professor), and explore some of the interviews you'll be able to hear this season. Today we hear some short clips on big issues, we'll get technical, but the today is all about introductions.We start with Kevin Murphy of Google talking about his textbook th
機械の代わりに人間が学習入門
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...Shuyo Nakatani
条件付き確率場の推論と学習
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/ This document summarizes a research paper on modeling long-range dependencies in sequence data using structured state space models and deep learning. The proposed S4 model (1) derives recurrent and convolutional representations of state s
How To Get Started In Machine Learning: A Self-Study Blueprint - MachineLearningMastery.com
How do you get started in machine learning, specifically Deep Learning? This question was asked recently in the machine learning sub-reddit. Specifically, the original poster of the question had completed the Coursera Machine Learning course but felt like they did not have enough of a background to get started in Deep Learning. I wrote a lengthy reply that I think may be helpful more generally, fo
男のための機械学習〜RBMでA◯女優さんの共通特徴量を得よう〜 - 新kensuke-miの日記
いま、巷で話題（３年くらい前からだいぶ話題だけど）のDeep learningをア◯でも使えるpylearn2を使って見る。 Deep learningとは？ 一言で言うと「教師なしのニューラルネットをいっぱいつなげて多層ネットワーク化したもの。」 いままでは 前処理職人の丹精を込めた特徴量作り → 分類器（SVMとか、ロジスティック回帰とか、なんでもいいので関数）の学習 だったのが、 黒魔術で特徴量作り → 分類器（SVMとか、ロジスティック回帰とか、なんでもいいので関数）の学習 にできる。 黒魔術をもうちょっと紐解く 「黒魔術」って言ってるところでやっていることは「ベストな写像関数の学習」 もう少し、言葉を厳密に表現すると、「入力/ノイズ付き出力の変換をうまく表現できる関数の学習」 この関数はできるだけ良い[1]条件で別の空間に写像する。 なので、この関数が学習できると、特徴量空間に射
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実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
Classias - A collection of machine-learning algorithms for classification
A collection of machine-learning algorithms for classification Classias is a collection of machine-learning algorithms for classification. Currently, it supports the following formalizations: L1/L2-regularized logistic regression (aka. Maximum Entropy) L1/L2-regularized L1-loss linear-kernel Support Vector Machine (SVM) Averaged perceptron
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きまぐれ日記: タグとマルチラベル問題と機械学習
ネット上のサービスを見ていると、メールなりWebページをある一意のカテゴリに分類するという整理法から、タグ（ラベル）をつけるという整理法に変わってきているようです。 代表的な例は Gmail。フォルダという概念はなくメールにラベルを付与していきます。私が良く使う方法は、「リマインダー」のラベル（メールの重要さという観点）と「内容」のラベルです。二つはそれぞれ独立した分類方法ですが、フォルダだと同居できません。他の例だと「はてなブックマーク」があります。ユーザが任意のタグを付与することができます。 機械学習の言葉を使えば、従来のフォルダは「シングルラベル」の分類問題、後者のタグは「マルチラベル」分類問題となります。文字どおり、前者はインスタンスに対し1つのラベルのみを付与する問題、後者は複数のラベルを付与する問題です。 さて、機械学習の分野でマルチラベル問題はどう進展してるのでしょうか？実際
shogun | A Large Scale Machine Learning Toolbox
Shogun - A Large Scale Machine Learning Toolbox This is the official homepage of the SHOGUN machine learning toolbox. The machine learning toolbox's focus is on large scale kernel methods and especially on Support Vector Machines (SVM) [1]. It provides a generic SVM object interfacing to several different SVM implementations, among them the state of the art OCAS [21], Liblinear [20], LibSVM [2], S
Go machine learning & NLP libraries | Biosphe|re
The Go programming language is getting increasingly popular for the purpose of natural language processing. At the moment there seems to be no central directory of useful libraries. Therefore, I decided to publish a list of corresponding packages that I am using or have been stumbled upon. Natural Language Processing go-stem: Go implementation of the Porter stemming algorithm snowball: Cgo wrapper
SVM-rank: Support Vector Machine for Ranking
SVMrank Support Vector Machine for Ranking Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 1.00 Date: 21.03.2009 Overview SVMrank is an instance of SVMstruct for efficiently training Ranking SVMs as defined in [Joachims, 2002c]. SVMrank solves the same optimization problem as SVMlight with the '-z p' option, but it is much faster. On the
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テキスト分類ではじめる機械学習 / A tutorial of text classification with Golang. // Speaker Deck
実践 機械学習システム | Willi Richert, Luis Pedro Coelho, 斎藤 康毅 |本 | 通販 | Amazon
Machine learning textbook
第3回IBISMLチュートリアル | IBIS2014
Deep Learning を実装する
