[B! python][機械学習] o_hiroyukiのブックマーク

世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita

はじめにこの記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している機械学習を始めてみたいチュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。何ができるようになるか機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。機械学習の目的機械学

o_hiroyuki 2022/12/06

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キカガク | AI・機械学習を学ぶ動画学習プラットフォーム AIプログラミングスクール

キカガクはAIを含めた最先端技術を最短距離で学ぶことができる学習プラットフォームです。今なら新規ユーザー登録（無料）で、Udemy でベストセラーの「脱ブラックボックスコース」完全版をプレゼント！「実務で使える」スキルを身に着け、次の時代に活躍する人材を目指しましょう。

o_hiroyuki 2022/08/21

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君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ

新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」新人: 「よろしくお願いします！」先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」先輩: 「ほう、流石だね」新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら

o_hiroyuki 2022/05/30

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真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じているプログラマのためのものである。本講座では「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった根本的な疑問に答えることから始める。そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮はニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば環境や使用言語が

o_hiroyuki 2022/03/21

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Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう

連載目次本連載（基礎編）の目的スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど

o_hiroyuki 2022/02/09

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東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai

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o_hiroyuki 2021/12/09

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はじめに — 機械学習帳

import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.it em()) print(w.grad)