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機械学習に関するosamu0329のブックマーク (5)

  • 自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常

    こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある!?」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN(Deep Q Network)を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学

    自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常
  • DQN(Deep Q Network)を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 - Qiita

    概要 強化学習のDQN(Deep Q-Network)について理解したので、ゆるくGopherくんを使って説明を試みました。 DQNは人間を打ち負かしたAlphaGoでも使われています。 強化学習は書籍もネットの記事も難解なものが多いので、なるべく図で具体的に記載しました。 強化学習とは ある状態における最適な行動を学習する、機械学習の手法の一つ。 モデル化 ゴーファーくんがケーキをべるために、最適な行動を学習することを例に考えてみます。 The Go gopher was designed by Renée French. エージェント ある環境で動くプレーヤー → ゴーファーくん 状態(status) エージェントが置かれている状況 $S=\{s_1,s_2,s_3 \cdots \}$ → どのマスにゴーファーくんがいて、どのマスにケーキがあるか? 各マスに1〜9の番号をふる ゴー

    DQN(Deep Q Network)を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 - Qiita
  • 時系列分析I ――ARMAモデルと時系列分析

    連載バックナンバー はじめに 今回は時系列分析について紹介します。ビジネスで生成されるデータの多くが“時間“の項目を含む時系列データで、1週間の傾向や季節変動などを分析する際など、さまざまな場面で時系列の分析が必要となります。 時系列分析(Time Series Analysis)とは? 時系列分析(Time Series Analysis)は、株価や為替レートなど金融関連の時間とともに変化するデータを分析し予測するために発達してきました。「時系列計量経済学(Time Series Econometrics)」などの学問の中で論じられているデータ分析の中では、比較的歴史のあるテーマです。それだけに、定式化するためのさまざまなモデルが提案されていて、1つの変量を分析するためのモデルだけでも、表1のように多くのモデルがあります。 略称 説明 AR

    時系列分析I ――ARMAモデルと時系列分析
  • サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ

    サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

    サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
  • 自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub

    自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた “自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました. 自然言語処理のためのDeep Learning from Yuta Kikuchi カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています. きっかけは,勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで, 株式会社Gunosyの勉強会の場で,発表の機会を頂きました. それが,9/11で,その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました. どちらも思った以上に好評を頂け,公開してはと進めて頂いたので,公開することにしました. もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので.気づいた方はご指摘頂けると幸いです. 内容ざっくり 前半は,ニューラルネットワークを図を使

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