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専門家なしで誰でも使える（ガチ勢でも便利），機械学習の大本命 Google Cloud AutoML 発表 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #tl;dr 機械学習の恩恵を，先陣を切るGoogleから手軽に受けられるように しかも勝手によしなにしてくれるので，学習させたいものを与える以外に何もする必要がない まずは画像の分類から #背景 機械学習はこれまでにも，オープンソースやe-ラーニングなどで広く開かれている技術ではありました． しかし専門知識が要るのは依然として変わらず，急成長しているため追従も大変でした． #Cloud AutoML ブラウザ上のGUI（あるいはAPI）からプログラミング不要で，誰でも機械学習を利用することができます． 学習させたいものを与える以外に何
リクルートがAIをまさかの無料公開。さっそくすべてのAPIを試しまくってみた | Ledge.ai
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20170127-learning-tensorflow-3hours
ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-w
Keras Documentation
Keras: Pythonの深層学習ライブラリ Kerasとは Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはCNTK，Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． アイデアから結果に到達するまでのリードタイムをできるだけ小さくすることが，良い研究をするための鍵になります． 次のような場合で深層学習ライブラリが必要なら，Kerasを使用してください: 容易に素早くプロトタイプの作成が可能（ユーザーフレンドリー，モジュール性，および拡張性による） CNNとRNNの両方，およびこれらの2つの組み合わせをサポート CPUとGPU上でシームレスな動作 Keras.ioのドキュメントを読んでください． KerasはPython 2.7-3.6に対応しています． ガイドライン ユーザー
【レポート】X-Pack新機能 : Machine Learning ワークショップに参加してきました | DevelopersIO
こんにちは、藤本です。 昨日 Elastic 社が開催した X-Pack新機能 : Machine Learning ワークショップに参加してきましたのでレポートします。 会場 会場は Elastic 社のオフィスがあるグランキューブのセミナールームでした。 アジェンダ Elastic Stack のための Machine Learning Elastic Stack 5.4 の新機能 Elastic が提供するサービス Elastic Stack のための Machine Learning 今回セミナーのメインコンテンツとなる Machine Learning を大輪様よりご紹介いただきました。 スライド Elastic Stack Elastic 社の主要 OSS プロダクトの総称です。現在は 4つのプロダクトがあります。 Kibana Elasticsearch Logstash B
KerasではじめるDeepLearning | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回はKerasというDeepLearningのライブラリについて書かせていただきます。 Kerasとは 公式のドキュメントによると以下のようになっています。 Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． 可能な限り遅れなくアイデアから結果に進められることは，良い研究をする上で重要です． Keras Documentationより Kerasを利用するとDeepLearningの背後にある数学的な部分をスクラッチで実装しなくても、各層で利用するアルゴリズムとパラメータを指定するのみなど、比較的短いコードで目的のネットワークを表現することができます。 そのため、研究領域において非常に流れが早く企業などでも素
リクルートが社内で育てたDeep Learning／機械学習API群「A3RT」を無料で公開した理由
近年、大量のデータからシステムが「学習」を行い、その中に潜むパターンやルールを自動的に見つけ出す「機械学習」の活用に向けた取り組みが盛んだ。機械学習によって自動的に作成されたモデル（データのパターンやルール）を、未知のデータに対して適用することで、ヒトの手を介した分析では不可能な、複雑で大規模なデータの分類や、より精度の高い予測ができ、その成果はあらゆるジャンルのサービスやビジネスへ応用できると期待されている。 リクルートテクノロジーズは2017年3月16日、これまで同社がグループ内で開発と活用を進めてきた「機械学習」「Deep Learning」にまつわるサービス群「A3RT」（Analytics ＆ Artificial Intelligence API via Recruit Technologies、読みは「アート」）の無料公開を開始した。 スタート時に利用できるのは、以下の6つの
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 手法 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデ
Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの １ 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは １年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。
Talk about ML and DL for happy engineer's life
DevFest Tokyo 2016での発表資料 http://gdg-tokyo.connpass.com/event/38927/
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
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
Googleの人工知能専門チームDeepMindがたった数カ月で40％もGoogleデータセンターの冷却システムを効率化することに成功
人工知能開発を行うスタートアップだった「DeepMind」は、Googleに買収された後もイギリス・ロンドンに拠点を置きつつ独自に人工知脳研究を続けています。DeepMindが開発する人工知能技術は、自己学習してゲームが上達するアルゴリズム「DQN」や囲碁の世界チャンピオンを打ち破るソフトウェア「AlphaGo」などのように時折発表されるとその度に世間を騒がせるのですが、Googleのデータセンターのエネルギー削減にも大きな威力を発揮していることが明らかになりました。 Google DeepMind https://deepmind.com/blog Google検索、Gmail、YouTubeなどのGoogleのさまざまなサービスを支えているのが、Googleが世界各地に持つデータセンターです。このデータセンターを効率的にすることは、Googleのサービス品質の向上につながることから、G
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
PFIが深層学習専業の「Preferred Networks」を設立、NTTが出資しトヨタと共同研究も
PFIが深層学習専業の「Preferred Networks」を設立、NTTが出資しトヨタと共同研究も プリファードインフラストラクチャー（PFI）は2014年10月1日、ディープラーニング（深層学習）やIoT（Internet of Things）の専業会社であるPreferred Networksを設立したと発表した。Preferred NetworksはNTTと資本・業務提携をし、NTTが10月8日に2億円を出資する。Preferred Networksは同日、トヨタ自動車と自動運転車の実現に必要となる機械学習やディープラーニング技術に関する共同研究を行うとも発表している。 Preferred Networksは、脳の仕組みを模した「ディープ・ニューラル・ネットワーク」を使用する機械学習であるディープラーニング技術や、様々なIoTセンサーから集めた情報をネットワークのエッジで処理する
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