1データ毎に分類器を更新する学習法であるオンライン学習について説明する。古典的なパーセプトロンもオンライン学習の一種と考えられる。また、オンライン学習の評価法として学習速度、失敗回数、Regretなどを説明する
Deep Learning の簡単な説明から実装、そしてChainer の使い方を紹介します。CUDA サポートについても簡単に解説します。 最新のインストール方法も含んでいます。Read less
15.7.11 HiRoshima.R #4 Lightning Talks @imyuaotiの発表資料です。 ※注意※(2015.7.19追記) Rでは処理速度が遅いという理由で for関数の使用は避けるべきと考えられています。 本来は,処理を高速化をしたい場合,以下をうまく活用してください。 ・apply関数 ・foreachパッケージ,pforeachパッケージ 【参考資料】 「勝手に添削:for関数を使った繰り返し処理によるヒストグラムの一括出力 #rstatsj」 http://qiita.com/hoxo_m/items/5127c31f3eafd6be7428 (hoxo_mさんに本スライドの内容を添削してもらいました!) 「for を捨てよ、foreach を書こう」 http://www.slideshare.net/hoxo_m/for-foreach 「R で超簡単
非負値行列分解の確率的生成モデルと�多チャネル音源分離への応用 (Generative model in nonnegative matrix factorization and its application to multichannel sound source separation) 北村大地, "非負値行列分解の確率的生成モデルと多チャネル音源分離への応用," 慶應義塾大学理工学部電子工学科湯川研究室 招待講演, Kanagawa, November, 2015. Daichi Kitamura, "Generative model in nonnegative matrix factorization and its application to multichannel sound source separation," Keio University, Science an
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか?〜 6/9 (木) 14:45~15:15 メイン会場 講師:石井 雅人 氏(ソニーグループ株式会社) 概要: 機械学習技術の急速な発達により、コンピュータによる知的処理は様々なタスクで人間に匹敵あるいは凌駕する性能を達成してきた。一方、このような高い性能は大量かつ高品質な学習データによって支えられており、多様化する機械学習応用においてデータの収集コストが大きな導入障壁の1つとなっている。本講演では、少ないデータやラベルから効率的に学習するための様々な技術について、「足りない情報をどのように補うか?」という観点から概観するとともに、特に画像認識分野における最新の研究動向についても紹介する。
5. Googleでのランクづけ ● Googleが重視している項目 ○ 200個のパラメータでランクを決めている? ○ 2009年当時 ○ http://www.searchenginejournal.com/200-parameters-in-google- algorithm/15457/#ixzz1Io4iBrJI 6. Googleでのランクづけ 例 ● Visitorプロファイル ○ Visitor数 ● ドメイン関係 ○ Visitor統計(性別とか) ○ ドメイン取得日 ● ペナルティ ○ ドメイン取得からの期間 ○ 過去のペナルティ ● サーバ ○ 重複コンテンツ ○ 稼働時間 ○ 過去のハッカーによる攻撃 ○ 設置場所(国とか?) ● 設計 ○ URL構造 ○ HTML構造 ● コンテンツ ○ 言語 ○ ユニーク性 ○ コンテンツ量(text vs HTML) ● 内部
書籍化し、12万部突破しました。 【SlideShare広告回避用】 https://www.docswell.com/s/morishige/K3MXPZ-howtodesignslides ・PDFは無料でダウンロードできます ・自己学習や勉強会などの目的でしたらご自由にお使いいただけます ・授業・研修への利用はフォーム( https://forms.gle/WwgXTT974xFW78mFA )にご報告ください ・記事への参考資料にする際は適切な出典明記をお願いいたします 【使っているフォントについて】 M+フォント「MigMix1P」です。こちらもメイリオ同様おすすめです。 フリーで使えます。 【個人HP】 > https://mocks.jp > 仕事のご依頼はこちらから 【書籍情報】 デザイン入門:https://amzn.asia/d/4WDsTI6 デザイン図鑑:https
10回開催記念 「データマイニング+WEB ~データマイニング・機械学習活用による継続進化~」ー第10回データマイニング+WEB勉強会@東京ー #Toky...
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
機械学習プロフェッショナルシリーズの「深層学習」第6章 畳込みニューラルネットの輪読会スライドです。Read less
1. Introduction to Chainer 株式会社Preferred Networks ⼤大野健太 oono@preferred.jp 2015/9/5 LL Ring Recursive @新⽊木場 1stRing 2. ⾃自⼰己紹介 • ⼤大野健太(@delta2323_) • 経歴:数理理科学研究科・修⼠士課程(共形幾何) • → 2012.3 PFI → 2014.10 PFN • 所属:研究班(理理論論解析・ライフサイエンス・Chainer開発メンバー) • ブログ:http://delta2323.github.io • 最近の活動 • NIPS2014勉強会・ICML2015勉強会主催 • ⽇日経ビッグデータ短期連載「ディープラーニングのビジネス活⽤用を探る」 • 「この1冊でまるごとわかる! ⼈人⼯工知能ビジネス」寄稿 2 4. Chainer概要 http:/
第50回 TokyoR 発表資料 Stanコードは下のサイトで公開しております。 https://github.com/teuder/TokyoR50 Read less
This document introduces Factorization Machines, a general model that can mimic many successful factorization models. Factorization Machines allow feature vectors to be easily input and enjoy benefits of factorizing interactions between variables. The model has properties like expressiveness, multi-linearity, and scalable complexity. It relates to models like matrix factorization, tensor factoriza
6. データ活用領域 Hindsight (見える化) データ活用度 種類 規模 Insight (気づき) Foresight (予測) 単独システムのデータ 複数システムのデータ 社外データとの連携 ② 手軽に始めるクラウドベースの機械学習 • 豊富なアルゴリズムを用いて機械学習を試せる環境を時間単位で手軽に利用可能 • 構築したモデルを他のシステムと連携(API 公開)により直ぐに利用可能 API公開 Azure Machine Learning ① Excel ベースの強力な BI 使い慣れた Excel ベースの UI のため、どの ユーザー部門でも容易に活用ができ、レポー ト表示・項目変更もユーザー主導で Power BI ③-2 データ種類・場所に依存しない Hybrid なデータ結合・共有 • 社内のオンプレ・クラウド環境の構造・非構造データや、 外部のデータを容易に結合で
3. 今回のもくじ イントロ -『相関と因果』再訪 基礎編 - 因果概念の変遷: 心の習慣 から 反事実 へ - 因果と確率論を繋ぐ:Pearlのdo演算子 実務編 - 重回帰とは因果構造分解酵素である - バックドア基準による変数選択 考察 - 因果推論の不可能性, モデル選択の3視点 4. 相関と因果は一致しない 86 女 性 84 の 平 82 均 寿 80 命 78 (歳) 30 34 38 NHKの放送受信契約数(百万) http://www.stat.go.jp/data/nihon/02.htm 元データ→ http://pid.nhk.or.jp/jushinryo/know/pdf/toukei2010.pdf 5. 相関と因果は一致しない 86 p < 0.00000002 女 2 性 84 R = 0.99 の 平 82 均 寿 80 命 78 (歳) 30 34 3
11. VAR (Vector Auto Regressive)モデルとは VAR(p)過程 ベクトル自己回帰過程 ラグ次数pと各係数について 「見かけ上無相関なモデル」(SUR)で各説明変数が相互に共 通なので推定は容易、ただOLSを解くだけ(AICで次数選択) 多変量時系列モデリングの基本 AR過程を並べるだけでパラメータいっぱい だいたいの多変量時系列はこれで十分表現できる 2015/8/6 11 12. Rでは{vars}パッケージで実践できる とりあえず株価3系列のVARモデルを推定してみる ※ある程度スパイクの少ない3系列に限定しました 2015/8/6 12 > vstock<-cbind(stock2,stock3,stock4) 株価3系列のマトリクスを組む > VARselect(vstock,lag.max=5) VAR次数pを推定
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