初心者でも機械学習の基本的なアルゴリズムを学べる11のスライド - paiza times
Photo by fdecomite こんにちは。谷口です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習関連の求人が増えてきましたね。弊社のエンジニアにも、機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、初心者だと「機械学習を勉強したいけど、難しいし何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いかと思います。 そこで今回は、機械学習の勉強を始めたばかりという初心者の方向けに、機械学習でよく使われるアルゴリズムがわかるスライドをいくつかご紹介します。 ■機械学習以前 そもそも「機械学習で何ができるのか・どんなものなのか知りたい」という段階の人が機械学習の概要をつかむには、このあたりのスライドが参考になるかと思います。 If文から機械学習への道 from nishio www.slideshare.net 機械学習入門以前 from mrtc0 www.slideshare.net
パラメトリックとノンパラメトリックの狭間 - risuo's blog
※この記事は、Machine Learning Advent Calendar 2012（http://qiita.com/advent-calendar/2012/machinelearning）の10日目用に書かれています。 はじめに Machine Learning Advent Calendar 2012の10日目を担当します、@risuoku です。 今回は、数ある機械学習手法の中で、以下の２つに焦点を当て、いくつかのアプローチを紹介します。 回帰分析 クラスタリング 特に、パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法の違いや、それぞれの特徴の理解を目指しています。 また、@risuokuはPRMLをよりどころに機械学習を勉強してきました。なので、この本の影響を強く受けていることを初めにお伝えしておきます。 回帰分析 「形」の発見 突然ですが、以下の画像から、どんな知識が得られ
マメ研インタビューシリーズ第1回～産業技術総合研究所 油井誠研究員：マーケターもクエリ言語をやりましょう！～ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
マーケティングメトリックス研究所ではデータ分析に関わる研究者や実務家の方々をお招きしインタビューシリーズにも取り組む運びとなりました。 当サイトにお越し下さる読者の皆様のデータ活用に少しでもお役に立てれば幸いです。記念すべき第1回目は産業技術の幅広い分野の研究を行う国内最大級の公的研究機関である産業技術総合研究所の油井誠研究員をお迎えしてビッグデータを扱う基盤技術や機械学習についてお話を伺います。 2003年芝浦工業大学工学部卒業。奈良先端科学技術大学院大学博士前期・後期課程をそれぞれ短縮修了し2009年3月博士（工学）を取得。2003年7月IPA未踏ユース、スーパークリエータ認定。2009年日本学術振興会特別研究員 (PD 工学)、早稲田大学IT研究機構客員研究員（兼任）。2010年4月より独立行政法人産業技術総合研究所 情報技術研究部門サービスウェア研究グループ研究員、現在に至る。 [
http://www.simplex.t.u-tokyo.ac.jp/~s-taiji/ibisml2012/IBIS2012.pdf
. ...... 統計的学習理論チュートリアル: 基礎から応用まで † 鈴木 大慈 † 東京大学 情報理工学研究科 数理情報学専攻 IBIS 2012@筑波大学東京キャンパス文京校舎 2012 年 11 月 7 日 1 / 60 構成 ...1 はじめに: 理論の役割 ...2 統計的学習理論と経験過程 ...3 一様バウンド 基本的な不等式 Rademacher 複雑さと Dudley 積分 局所 Rademacher 複雑さ ...4 最適性 許容性 minimax 最適性 ...5 ベイズの学習理論 2 / 60 構成 ...1 はじめに: 理論の役割 ...2 統計的学習理論と経験過程 ...3 一様バウンド 基本的な不等式 Rademacher 複雑さと Dudley 積分 局所 Rademacher 複雑さ ...4 最適性 許容性 minimax 最適性 ...5 ベイズの
Cloudera Blog
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
そろそろ本気で機械学習の評価方法について学習するよ - Y's note
Machine Learning for Hackers 作者: Drew Conway,John Myles White出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc発売日: 2012/02/28メディア: ペーパーバック クリック: 63回この商品を含むブログを見る 機械学習の評価方法について学習 機械学習初心者ですが最近業務で本格的に触り始めています。少し前までSmartPhoneのWebAppliを作ることを専門職としていたので機械学習の領域は未知な事が非常に多く、用語の意味ですら十分に理解できていません。今日は機械学習の評価方法を中心に学習(勉強)した内容を記録して行きます。例えばPrecision/Accuracy/Recallの言葉の違いやROC曲線,AUC評価などの技法といったものが話の中心になります。初心者視点で書いていますので専門性がありません。間
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における最適輸送についてのチュートリアルスライドです。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men
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https://d2utiq8et4vl56.cloudfront.net/files/topics/24075_ext_22_0.pdf?v=1574233973
https://math.berkeley.edu/~lindsey/curisSlides.pdf
https://ide-research.net/papers/2011_JSAE_Morimura.pdf