結局、機械学習に必要な数学ってなに？
前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。
画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita
こんにちは、絶賛プログラミング勉強中のtomoです。 Aidemyで画像認識について勉強し始めて１ヶ月が経ったので、学習成果として投稿します。 はじめに 突然ですが、皆さん「緑茶の中でも選ばれてしまう緑茶は何か」と問われたら何と答えますか？ おそらく50％以上の人は「綾鷹」と答えるかと思います。 この記事では、そんな綾鷹を画像認識によって人々に選ばせるAIを作成します。 Aidemyで学習した内容 「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」ルートで8つのコースを学びました。 特に「CNNを用いた画像認識」コースにおいて学んだ技術を複数使用しています。 （後述する目次の「⑵モデルを構築/学習する」の仕組みを学べます。） 目次 ・実装概要 ・AIの作成 ⑴Iphoneで撮った写真を学習/検証データにする ⑵モデルを構築/学習する ①シンプルにモデルを構築する ②データを拡張する ③
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
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