私のブックマーク – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
人工知能学会誌では，人工知能研究の各分野の専門家がWebページを紹介する「私のブックマーク」を連載中です． ここでは，参照しているWebページへのリンクを本文中に埋め込んだ形で各記事を掲載しています． みなさまの研究にご活用ください． 記事発行後，時間が経過することによりリンク切れが発生する可能性がありますが，記事執筆時の情報ですのでご容赦下さい． Vol.38 No.1 (2023/01) 情報可視化 No.2 (2023/03) 第一言語獲得から考える人工知能 No.3 (2023/05) AIの品質・安全性へのソフトウェア工学からのアプローチ No.4 (2023/07) バーチャルビーイング No.5 (2023/09) 人工知能とゲーム理論 No.6 (2023/11) 計算知能 Vol.37 No.1 (2022/01) 金融情報学 No.2 (2022/03) 人工知能と公平
『仕事ではじめる機械学習 第2版』を編集しました
『仕事ではじめる機械学習 第2版』を編集しました 編集を担当した書籍『 仕事ではじめる機械学習 第2版 』が絶賛発売中。電子書籍もあります。見どころについては 著者の有賀さんがまとめていらっしゃる記事 があるので、そちらをご一読いただくのがお勧め。 最初の版を制作したのが2017年から2018年にかけてのこと。そこから既に3年が経過して、いまだに機械学習への注目は高い状態が続いている。お陰さまで本書については刊行後も読者の支持を得続けることができ増刷を重ね、さらには改訂の運びとなった次第。 本書の制作 編集担当としては、内容に関してバリバリ議論＆相互ツッコミをする著者陣を見守りつつ、周辺の環境を整備したり、印刷日程の調整をしたり、オビの惹句を考えたりしていた。 今回はトップスタジオさんご協力の下、制作の全行程をSphinxとTeXを組み合わせたツールセットで制作している。Sphinxが出力
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
ベイズ学習の勉強に参考になる資料 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回はタイトルの通り，ベイズ学習を勉強する上で参考になる教科書やウェブの資料，論文等を紹介したいと思います． ベイズ学習は確率推論に基づいた機械学習アルゴリズムの構築論です．ベイズ学習を使えば，あらゆる形式のデータに対して，未観測値の予測や隠れた構造を発見するための統一的なアプローチをとることができるため，特に現代の機械学習アルゴリズムを深く理解し使いこなすためには必須の方法論になっています． １， ベイズ学習の位置づけ まず，データサイエンスにおける他の方法論と，ベイズ学習の位置づけを簡単に俯瞰したいと思います． 僕の知る限り，ベイズ学習は1990年代ごろから登場してきた機械学習の方法論で，既存の学習アルゴリズムを確率モデルによって構築し，学習や予測の計算をすべて確率推論（条件付き分布と周辺分布の計算）で解決してしまおうという試みによってはじまりました．これにより，従来
More PRML Errata
More PRML Errata Some more errata and additional comments for PRML View on GitHub Download .zip Download .tar.gz More PRML Errata This report (a link to the compiled PDF) is an unofficial list of errata for Pattern Recognition and Machine Learning or PRML by Bishop (2006). Looking for the official errata document? Consult the support page to find out a version that suits your copy of PRML. Referen
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
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