DL4US コンテンツ公開ページ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する本格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
ディープラーニングの最新動向
NVIDIA Deep Learning Dayでの講演内容です． ディープラーニングの最新の研究成果として強化学習によるロボットカーの制御，バラ積みロボットの認識，駐車場の検出，センサデータからの異常検知，画像生成を紹介しています。
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
Top 10 data mining algorithms in plain English - Hacker Bits
Today, I'm going to explain in plain English the top 10 most influential data mining algorithms as voted on by 3 separate panels in this survey paper. Once you know what they are, how they work, what they do and where you can find them, my hope is you'll have this blog post as a springboard to learn even more about data mining. What are we waiting for? Let's get started! C4.5 constructs a classifi
データ匿名化手法
データがビジネスを駆動する現在、さらなるサービスの進化と利便性を推進するために、個人に関する情報は不可欠です。本書は、機微な個人情報を多く含むヘルスデータを題材に、プライバシー保護とデータ有用性という相反する命題をいかに満たすかについて、豊富な実例とともに解説する書籍です。リスクベースの非特定化方法論、横断的データ、縦断的イベントデータ、データリダクション、地理空間の集約、マスキングなどデータの匿名化に必要な事柄を網羅的に解説します。医療者はもちろん、個人のプライバシーを守りつつ、より洗練されたサービスを提供したいエンジニア、データ技術者必携の一冊です。 監訳者まえがき まえがき 1章 イントロダクション 1.1 匿名化すべきか、せざるべきか 1.1.1 同意を得るか、匿名化するか 1.1.2 お金を節約する 1.1.3 人目に触れたくない 1.2 匿名化における2本の柱 1.2.1 マス
Python で機械学習しよう！（環境構築 on Mac編） - もろず blog
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
機械学習のレベル別学習法 | POSTD
Metacademyの発足以来、よく聞かれる質問があります。 機械学習について”さらに”詳しくなりたいが、何を学べばよいか分からない場合はどうすればいいですか？ このすばらしい質問に対して、私はこう答えます。 一貫してテキストブックから学びましょう。 すると、質問した人たちは顔をしかめます。それはまさに、体形の崩れた人が健康的な友人から「私は食事に気をつけて、運動を欠かさないようにしてるからね」と言われた時に見せる表情に似ています。進歩するには、粘り強い鍛錬とやる気、そして自分自身で課題に取り組む能力が必要です。 このことは皆さんもすでにご存じでしょう。 しかし、なぜテキストブックにこだわる必要があるのでしょうか？ テキストブックは、本当の意味で知識を習得するための数少ない手段の1つです。皆さんは講座を受けたり、MOOCを受講したり、読書会に入ったりして、自分の好きなやり方で学ぶことができ
Java Machine Learning
Are you a Java programmer and looking to get started or practice machine learning? Writing programs that make use of machine learning is the best way to learn machine learning. You can write the algorithms yourself from scratch, but you can make a lot more progress if you leverage an existing open source library. In this post you will discover the major platforms and open source machine learning l
機械学習サービス「Microsoft Azure Machine Learning」公開プレビューへ。低コストで手軽に機械学習の実装が可能に
マイクロソフトは、機械学習サービスをクラウドで提供する「Microsoft Azure Machine Learning」の公開プレビューを来月から開始すると発表しました。 Microsoft Azure Machine Learning combines power of comprehensive machine learning with benefits of cloud - The Official Microsoft Blog - Site Home - TechNet Blogs 機械学習とは、例えばECサイトでの購買履歴を基にしたおすすめ商品の提示、金融取引での取引分析による不正行為の発見、あるいは工作機械の稼働履歴分析による故障時期予想、などの分野で利用されています。 しかし機械学習を実現するには、まず大規模なデータ分析基盤を構築し、そこに機械学習のアルゴリズムを実装した
ゼロから始めるDeepLearning_その1_ニューラルネットとは - 分からんこと多すぎ
対象とする人 ディープラーニングすごい！ ←聞き飽きた チュートリアルあるよ！ ←ふわっとしすぎて具体的なところが分からん こういう論文あるよ！ ←読めるわけないだろ そういう人向け。（たぶん学部四年程度向け） ニューラルネット初学者が、書ききるまで怪しいところ満載でも突っ走ります。 ニューラルネット（この記事） →（AutoEncoder） →（DenoisingAutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボルツマンマシン →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（DeepBeliefNetwork） →（DeepNeuralNetworks） →畳み込みニューラルネット（後日） までやる。 太線以外は読み飛ばしてOK 本文中では怖い式は使わない。（Appendixに書
読んだ: 集合知プログラミング - ひだまりソケットは壊れない
ユーザーへの推薦やカテゴリ分類、いわゆるデータマイニングに興味があったので読みました。 集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (275件) を見る 本書では集合知について次のように書かれています。 人々は集合知という言葉を長い間使い続けてきた。 それは新たなコミュニケーション技術の到来とともに、ますます人気と重要性を増して来ている。 集合知という表現は、集団の意識や超常現象を想起させるが、技術者がこの表現を使う場合は、今までにない知性を生み出すために、集団の振る舞い、嗜好、アイデアを結びつけることを指す。 『集合知プログラミング』 1.1 節 「集合知とは何か?」 本書は、何らかの集団 (例えば web ペー
Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク — Jubatus
Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク¶ Jubatusは「分散したデータ」を「常に素早く」「深く分析」することを狙った分散基盤技術です。 Jubatusの名前の由来は、俊敏な動物であるチータの学術名からの命名で、「ユバタス」と読みます。株式会社Preferred NetworksとNTTソフトウェアイノベーションセンタが共同開発した、日本発のオープンソースプロダクトです。 最終的に全ての人にスケーラブルなオンライン機械学習フレームワークを提供することがJubatusの目標です。 Jubatus は以下の特徴を持ったオンライン機械学習向け分散処理フレームワークです。 オンライン機械学習ライブラリ: 多値分類、線形回帰、推薦（近傍探索）、グラフマイニング、異常検知、クラスタリング 特徴ベクトル変換器 (fv_converter): データの前処理と特徴抽出 フォルト
UCI Machine Learning Repository: Data Sets
Multivariate, Sequential, Time-Series, Domain-Theory
Jubatusを公開しました - Preferred Networks Research & Development
先日、NTTと共同研究開発したJubatusを公開しました。 OSSで公開されてますので、興味がある方は使ってみるなり、ソースコードを眺めるなり、できればプロジェクトに参加していただけたらと思います。 Jubatus（ユバタス）は、大規模分散上でリアルタイムで機械学習を行うためのフレームワークです。 このプロジェクトは元々、機械学習やデータ解析が好きなPFIと、ネットワークやシステム運用実績が豊富で技術力があるNTT情報流通プラットフォーム研究所と組んで何かできないかということで始めました。 「大規模分散」＋「リアルタイム」＋「深い解析」という三つの特徴を持った上でデータを分析するためにどのようなアーキテクチャが考えられて、その上でどのような解析ができるのかというのを日々試行錯誤して作っています。 今回はリリース第１段ということで、手法としては分類（教師有学習の多クラス分類）に絞ってOSS
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死にゆくアンチウイルスへの祈り
プロダクション環境でオンラインで機械学習を動かすにあたってツライ話 #MLCT
http://kimuras.github.com/blog/2009/10/13/41/