実践！ベイズ学習 - 作って遊ぶ機械学習。
今回は、実問題を解くためのベイズ学習による機械学習アルゴリズムの構築方法に関してざっくり俯瞰してみたいと思います。ここで解説するフローは僕が実問題にアプローチする際に意識しているものですが、おそらくこれはベイズ学習のみならず、広く一般的な統計モデリングや機械学習の問題解決にも適用できると思います。 ＜アルゴリズムの開発フロー＞ あまりファンシーな図でなくて申し訳ないですが、これから１つ１つの項目と各々の遷移に関して説明していきます。 １、データ・課題の整理をする まず、機械学習を使って解きたい問題や実現したいサービスを定義してみます。データはあるんだけど何をして良いかわからない、という場合もあるかもしれませんが、そういうときでもとりあえず何かしらの目標を仮置きしてみるのが良いかと思います。基本的に機械学習でできることは「見えない情報の予測」であると考えればアイデアが発想しやすいかもしれませ
機械学習モデルの判断根拠の説明
9. EU GDPR n GDPR-22 1. The data subject shall have the right not to be subject to a decision based solely on automated processing, including profiling, which produces legal effects concerning him or her or similarly significantly affects him or her. 2. Paragraph 1 shall not apply if the decision: is necessary for entering into, or performance of, a contract between the data subject and a data con
特徴量選択の今とこれから - 学習する天然ニューラルネット
特徴量選択とは 特徴量選択の難しさ 特徴量選択の手法の大別 教師ありの特徴量選択 filter method 単変量とクラスラベルの関連性を上げる 関係性を上げて冗長性を下げる 関係性を上げて多様性を上げる wrapper method Forward SelectionとBackward Elimination 遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化 その他のwrapper method embedding method L1正則化 Regularized tree 特徴量選択のこれから 超高次元データと特徴量選択のアンサンブル 不均衡データにおける特徴量 オンライン特徴量選択 深層学習を用いた特徴量選択 最後に 特徴量選択とは 特徴量選択(Feature Selection, 変数選択とも)はデータサイエンスにおいて非常に重要である。 例えば、製造業において欠陥品を判別するタスクを考えてみよ
Engadget | Technology News & Reviews
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
データマイニング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
データマイニング (data mining)† すでに蓄積されている大量のデータから興味深く再利用可能な規則性を見つけ出すこと． Book/Advances in Knowledge Discovery and Data Mining では，狭義には，知識発見の中でデータのパターンを見つけるアルゴリズムのこととされる．しかし，最近ではこのプロセス全体を指すことが多い． 統計的推定などとの違いは，文献3の見方が興味深いと思う． 推定や学習では，正当性(Validity)，有効性(Effectiveness)，効率性(Efficiency)の三つの軸をとりあげ，それぞれを重視する研究が 統計，機械学習(人工知能)，データベース の各分野になっているのではないかと指摘している． 実際のデータへの適用にはどの軸も大切で，バランスをとろうと心がけることがデータマイニングの特徴といえると思う．-- し
機械学習 - Wikipedia
機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなすものとされる。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といったものである。 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P,
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ア㊙️イさんのお尻 on Twitter: "Google翻訳の英→中で「香港が中国の一部になるのは悲しい」が「うれしい」と翻訳される現象、Redditでも検証してる人がスレを立ててたけど、ハッキングとかじゃなくて多分大量に翻訳修正のポストをするという力業の結果だと思うのだ。… https://t.co/hrua1gDTi4"
Amazonのアルゴリズムは、こうして「ディストピアな書店」をつくりだす
AI、データ不足6割 主要100社に聞く 本社・日経BP調査 「動かない頭脳」続出の恐れ :日本経済新聞
「フェイクデータ」が、人工知能をもっと賢くする