パターン認識と機械学習（PRML）の無料版と練習問題が試せる Jupyter Notebook｜Sangmin Ahn
【主要なアップデート】 （2020.03.02）Colabノートブックへのリンク追加 こんにちは、Choimirai School のサンミンです。 0 はじめに機械学習のテキストブックとして日本語にも訳されて多くの方に読まれているのが、Christopher Bishopさんの、PRML（Pattern Recognition and Machine Learning、2006年）です。 今回の note では PRMLのPDF版を無料でダウンロードする方法と練習問題を試せる Jupyter Notebook を紹介させていただきます。 "Pattern Recognition and Machine Learning" by @ChrisBishopMSFT is now available as a free download. Download your copy today f
私の居場所の存在しない表層的な理解を示す構造/類型的世界 ～フィクションにおける表現のパターン認識から転用された現実認識より行われる人間に対する類型的理解による無理解と無神経な人の態度 - 日々是〆〆吟味
〝私〟の在り方と構造/類型的世界 ～苦しむのはこの私だから？ 構造や類型的でない具体的な作品？ 【プロップ『昔話の形態学』/東浩紀『動物化するポストモダン』】 いじめとその構造/類型的現象 【山口昌男『いじめの記号論』】 唯一無二の〝この私〟に起こってくる出来事 【柄谷行人『探究2』】 問題の起こる現象 〜構造の拡大と縮小 【阿部和重『シンセミア』】 諸関係の束と問題=苦しみ 実存としての具体性 【ハイデガー『存在と時間』】 前回のお話 https://www.waka-rukana.com/entry/2020.07.01 〝私〟の在り方と構造/類型的世界 ～苦しむのはこの私だから？ 構造や類型的でない具体的な作品？ からっぽなものではない具体的なものに満ちた作品とはどのようなものでしょうか。なかなか話が先に進みませんが今回も続けてみましょう。 からっぽなもので出来た作品とは、前回も少し
自分のパターン認識が盲点を生んでいることを知ることが大切
私たちが何か問題を認識しようとするときには これまでの知識や経験からくるパターンに当てはめて 目の前の問題点を認識しようとするところがあります。 だからこそこれまでにない問題であっても 以前にどのようにアプローチしてきて解決してきたのか、といった パターン認識によって、同じように物事を見るからこそ 盲点として見落としている問題はないだろうか？と 見つめ直すことも大切になってきます。 理由はないけれども以前もそうだったからという前例主義で 物事を進めようとすることもありますが 自分にとって慣れ親しんだ考えの延長線で見ているからこそ 現状という制約に縛られることで 本当の問題を見えなくさせてしまっていることもあります。 ｢いかなる問題もそれをつくり出した 同じ意識によって解決することは出来ません｣という アインシュタインの言葉にもあるように 最初に問題をどのように認識することが出来るのか、によ
深層学習など現在の人工知能（AI）技術が抱える課題を解決するには、「世界モデル」の研究が重要になる――。2020年6月9日にオンラインで開催された第34回人工知能学会全国大会のセッションで、一線級の研究者が激論を交わした。テーマは「意味を理解して処理するAI」の実現に向けた、深層学習と記号推論を融合させるAI研究だ。東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授は「『世界モデル』をベースとした研究を進めるべきで、実現すればインターネットやスマートフォン以上の産業インパクトになる」と語った。 交互にブームを繰り返した「パターン認識」と「知識・記号推論」 ここ数年続く第3次AIブームでは、特に深層学習（ディープラーニング）に注目が集まっている。だが深層学習は画像や音声などのパターン認識はできる一方、パターンが示す「意味」をAIが理解しているとは言えず、社会・産業での利用に当たって課題の1つになっている
はじめに こんにちは、現在0からPythonを学んでいる初心者エンジニアです。 この投稿は私が学んだことのアウトプットの場として、そして私と同じ初心者エンジニアさんの少しでも役に立てればと思い、投稿しています。私自身も全くの初心者なので、感想やアドバイスあれば、気軽にコメント頂けると幸いです。 パターン認識とは 今回はパターン認識に関する説明を書きたいと思います。 今回はあくまでもパターン認識とは何かを簡単に説明し、具体的なコードはまた次回以降の記事で書きたいと思います。 パターンとは、物理的外界に存在する対象が、他の対象と区別されるための物理量や概念データのまとまりをいい、パターン認識とは、画像、音声などのデータの分類、判別、識別を行う方法です。 パターン認識には様々な方法論がありますが、今回はクラス分類とクラスタリングに関して説明したいと思います。 パターン認識方法 クラス分類やクラス
『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（PDF）
『パターン認識と機械学習の学習 普及版』 PDF main.pdf (last update : 2020/01/09) 暗黒通信団へのリンク 作品紹介：パターン認識と機械学習の学習普及版 ライセンス クリエイティブ・コモンズ 表示 3.0 非移植 TeXソース https://github.com/herumi/prml/ 著者 光成滋生@herumi(herumi@nifty.com)
えるエル on Twitter: "お馴染みパターン認識と機械学習(PRML)のアルゴリズムをPythonで実装したリポジトリ 作者は日本の方だと思われ，実装も結構前からあったようですが，今になって海外の研究者に発見されて絶賛されている模様 実際かなりキレイな実装で… https://t.co/OrllweC2pR"
お馴染みパターン認識と機械学習(PRML)のアルゴリズムをPythonで実装したリポジトリ 作者は日本の方だと思われ，実装も結構前からあったようですが，今になって海外の研究者に発見されて絶賛されている模様 実際かなりキレイな実装で… https://t.co/OrllweC2pR
語っていることの辻褄があっているとか、矛盾がないとか、整合性が取れている状態を論理的と言います。意思決定や問題を解きたいときなど、正しさに重きが置かれる場面では、論理的であることを求められます。論理的整合性が取れていないものは誤っている可能性が高く、根拠が弱かったり話の辻褄があっていない意見は、正しいことを求めるところではだいたい無視されるでしょう。ただし偉い人が言ったら別ですけど。 議論が論理的か非論理的かは、話を聞く人が判断しますが、われわれはどうやって話の筋が通っているかどうかを判断しているんでしょうか。現実にはもっと大雑把にやっていますけど、理想的な場面を仮定して、数学の証明のように推論規則を守っているかをひとつずつ確認しているとしましょう。ひとつの文が論理的に妥当化どうかって、わたしたちはどうやって判断していますかね。見たら分かるとしか答えようがないと思うんですよね。 例えば「A
(お知らせ）メルマガ配信Vol.4｢あなたのパターン認識が人生を変える！｣ | 人生にキッカケを与えるマインドデザイン
以下の本を読みます。上巻を読むこともあります。何か問題点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測) 作者: C.M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇出版社/メーカー: 丸善出版発売日: 2012/02/29メディア: 単行本購入: 6人 クリック: 14回この商品を含むブログを見る前回：その5まだ 6.4.5～6.4.7 節を残していますが、「第6章 カーネル法」のここまでの内容についてふり返っておきたいと思うんです。6.1～6.4 節はそれぞれ以下のような内容だったと思います。 線形基底関数モデル における正則化項付き二乗和誤差最小化問題は、 の最適化問題から の最適化問題に読み替えることができる。つまり、特徴 の重みを解くのではなく、カーネル関数 の重みを解くことができる（6.1節 双対表現）。 つ
経営やビジネスにおいて、論理（サイエンス）と感性（アート）のバランスが重要であることは、いまや常識。現代アート好きでも知られる松本大さんと、ビジネスリーダーに絶大な人気を誇る山口周さんが、アートの趣味やリベラルアーツとの関わりを入り口に、感性や直感に基づいた意思決定を可能にするためのヒントを語ります。（第1回／全2回） 絵は描けないけど、見るのは大好き 【山口】本日は仕事におけるアートの部分といいますか、仕事と感性との関わりの話ということで。どこまでがアートかというのはあるのですが、ある種のリベラルアーツということでいえば、松本さんは1990年にソロモン・ブラザーズ・アジア証券を退職なさった時に、ジャズ喫茶をやろうかなと考えたくらいジャズがお好きだと伺っています。いつ頃からなんですか、ジャズは？ 【松本】音楽は遅いんです。アート的なほうは早くて、幼稚園の時に黒白フィルムを自分でダークバッグ
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "PRMLの数式理解に必要な数学を丁寧にまとめたpdf パターン認識と機械学習の学習 普及版 https://t.co/SUAn9pUiC4 確率 確率分布のための数学 線形回帰モデルのための数学 線形識別モデルのための数学 ニ… https://t.co/Mn8KH63akP"
PRMLの数式理解に必要な数学を丁寧にまとめたpdf パターン認識と機械学習の学習 普及版 https://t.co/SUAn9pUiC4 確率 確率分布のための数学 線形回帰モデルのための数学 線形識別モデルのための数学 ニ… https://t.co/Mn8KH63akP
注意 当記事は「はじめてのパターン認識」輪読会で担当した8章について備忘録です。 間違いや誤記があった場合は教えてくれると幸いです。 流れ はじめてのパターン認識8章の以下三節について整理していく。 ・ハードマージンSVM ・ソフトマージンSVM ・非線形特徴写像 →今回はソフトマージンSVM →前回はハードマージンSVM(https://qiita.com/samsa/items/aa0686dba5ee0e9881eb) 線形分離不可能な分類問題への拡張 ハードマージンSVMは線形分離可能な場合に限って言えば、素晴らしい手法です。しかし、線形分離可能な場合というのは非常に整備された問題です。 世の中には線形分離不可能な場合に分類したいという問題の方が多いでしょう。また、どうやってその問題が線形分離可能か判定することも課題として生じます。 そこで次に線形分離不可能な場合に対しても、SVM
パターン認識とは？機械学習との違いや関係性、パターン認識を活用したAIサービスも紹介 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
教師あり学習を用いてAIにデータを学習させる「パターン認識」を用いることで、画像や音声などのビッグデータを処理できるようになった現代において、これまで以上にAIサービスの品質を高める結果に繋がっています。 音声認識や画像認識、文字認識など、さまざまなパターン認識によるAIサービスを取り入れることで、ビジネスや人々の生活はより便利に・豊かに変化してきています。本記事では、パターン認識と機械学習の違いや、パターン認識を活用したAIサービスなどについて徹底解説します。 教師あり学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 教師あり学習とは？手法・具体例・教師なし学習との違いを紹介 パターン認識とは、画像や音声などの大量のデータの中から、特定のルールやパターンに沿ったデータを認識し、特徴抽出を行うことです。近年、人々の生活を支えるAI（人工知能）は、多くがパターン認識機能を備えています
パターン認識と反射だけでコミュニケーションをする人
根本的なところで意思の疎通が図れない人（表題）とどう付き合っていけばいいかという話。 変にリベラルぶるつもりはないので前もって明言しますが、私はこういった人たちの気持ちがわかりません。すいません。 … ハラスメント問題とかに関して、「オープンな対話が大事ですよ」、というような話を耳にするたび、そうだよね、でもそれが通用しない相手っているよね。と思う。 通用しない相手とは何か。それが表題のような人物。「そう思っている」ということと「それを正直に表現する」ということは完全に切り離されている人。あるいは「そう思っている」という実質自体がない人。（少なくとも私にはそう見える。） どういうことか。たとえば彼らは、人に「大丈夫？」と聞かれたら、全く大丈夫じゃなくても、必ず「大丈夫です」と答える。なぜなら、それがこのやりとりにおいて、「正解」の反応の仕方だと学習しているから。 反対に、「大丈夫じゃありま
BigQuery でアンチパターン認識ツールを使用してクエリ パフォーマンスの向上と費用の最適化を図る | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 6 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 BigQuery は、サーバーレスで費用対効果に優れたエンタープライズ データ ウェアハウスです。各種のクラウド環境で機能し、データに合わせたスケーリングも可能です。大規模なデータ集約型プラットフォームのどれにも言えることですが、ベスト プラクティスに従って非効率なアンチパターンを回避することは、パフォーマンスの向上と費用の節約に大きな効果を発揮します。 通常、SQL を最適化するには、エンジニアがかなりの時間をかけて、非常に複雑なクエリを解読し、パフォーマンスや効率の改善に向けてさまざまなアプローチを考案し、複数の最適化手法をテストする必要があります。最適化の手始めとして、まずはアンチパターンを修正するのがベストでしょう。簡単に変更を適用できて、パフォーマンスが大幅に
はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。「数式の行間埋め」と「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を目指します。アルゴリズムの説明自体は省略するので、本とあわせて読んでください。 この記事は、各節の解説記事へのリンクページです。記事は少しずつ増えると思います。 【目次】 はじめに 記事一覧 第2章 確率分布 第3章 線形回帰モデル 第4章 線形識別モデル 第9章 混合モデルとEM 第10章 近似推論法 付録 参考文献 おわりに 記事一覧 第2章 確率分布 確率分布についての記事はこちらにまとめています。 www.anarchive-beta.com 確率分布関連についてはこちらでいくつか扱いました。随時上の一覧に移行予定ですが、まだいくつかこちらに残っています。 www.anarchive-beta.com ベイズ推論関連はこちらでいくつか扱いました
機械学習でパターン認識って出てくるけど何が何だかわからない！ 機械学習について勉強しているとこの用語を見かけることがありますよね。
パターン認識(パターンニンシキ)とは？ 意味や使い方 - コトバンク
現実の世界からの視覚的・聴覚的な刺激信号である文字、図形、映像、音声などのパターン情報を見て、これを既知の文字、幾何学的図形、風景中の事物、音韻などと対応づけ、識別すること。たとえば、手書きや印刷された文字を受けてこれがなんという文字であるかを識別する文字認識や、話声を聞いてなんという単語が発声されたかを識別する音声認識などがある。より一般的には、受け付けたパターン情報を、与えられた判定基準に基づいて、それが本来属すべき（既知の）カテゴリーに対応づける操作のことをパターン認識という。 生体のパターン認識機構については、生物学、生理学、心理学的実験などが行われている。視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚の五感にかかわる神経細胞の機能や役割、その特性が解明されつつある。視覚、聴覚の仕組みを模したセンサーに加えて、味覚、嗅覚の仕組みに学んだセンサーも開発されるようになった。しかし現状ではいまだ解明されて
pythonとopencvを使って画像処理を勉強していきます。 今回はほとんど機械学習がメインとなります。細かい理論などはここでは説明しません。 説明が不十分であったりコードが見づらい部分もあると思いますがご了承ください。 誤字や間違いは気づけば修正しますが、お気づきの点があればご指摘ください。 前回 python+opencvで画像処理の勉強8 パターン・図形・特徴の検出とマッチング まず、画像を読み込む関数と円形度とRGB各色の平均値を計算する関数を定義しておきます。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def read_img(path, s, gray=False): img_bgr = cv2.imread(path + '/' + s) img_rgb = cv2.cvtColor(img_
所蔵のある図書館から取寄せることが可能かなど、資料の利用方法は、ご自身が利用されるお近くの図書館へご相談ください 地域の図書館を設定する
パターン認識のパーセプトロンの学習規則について説明します。 まずは人工知能における機械学習の分類から説明します。 機械学習の学習方法は教師あり学習、教師なし学習、強化学習に分けられます。 一つずつ見ていきましょう。 教師あり学習とは学習データに正解を与えて学習を与える方法です。 例えば犬の画像を見せて、これは犬の画像だよと教えます。 何枚も教える事で人工知能は犬の画像を見分けられるようになります。 これが教師あり学習です。 教師なし学習とは学習データに正解を与えないで学習をさせる方法です。 教師なし学習が得意とするのはクラスタリングです。 これはデータの類似度に基づいてデータをグループ分けする方法です。 強化学習は学習データに正解は無いが、望ましい行動をした時に報酬を与えて報酬を最大化するような行動を取るような人工知能です。 将棋AIや囲碁AIといったゲームAIが打ち手を学習する際の手法と
人工知能は（ほとんど）見栄を張ったパターン認識である MoA - 'Artificial Intelligence' Is (Mostly) Glorified Pattern Recognition b-著：02/06/2023 昨日、米国空軍による「人工知能」シミュレーションに関するこのちょっと面白い話が掲載され、様々な主要メディアで大きく取り上げられました： しかし、おそらく最も魅力的なプレゼンテーションのひとつは、米空軍のAIテスト・オペレーション主任であるタッカー'シンコ'ハミルトン大佐によるもので、より自律的な兵器システムにおける利点と危険性についての洞察を提供しました。 ... 彼は、ある模擬テストでは、AIを搭載したドローンが、SAMサイトを特定し破壊するSEADミッションを課され、最終的なGO/NO GOは人間が行ったと述べています。しかし、SAMの破壊が望ましい選択肢で
Scikit-image, OpenCV, PIL, ScipyなどのPythonモジュールを駆使して画像処理を体験してみよう
はじめに 前回の以下記事の続編です。 Kerasを使って米国株時系列データをRNNで機械学習させてみる 今度はKerasのニューラルネットワーク・モデルを使って株価チャートのパターン認識をさせてみようと思います。具体的には以下のようなU字型チャートの認識を目指します。今回時系列の長さは40としました。 動作環境 動作環境は以下の通りです。 python==3.8.6 numpy==1.19.4 matplotlib==3.3.3 pandas==1.1.4 pandas_datareader==0.9.0 データの準備 前回と同様、分析の対象としたのは、S&P500採用銘柄(約500銘柄)の約5年分の日次データ(pandas-DataFrame形式)です。データはpandas-datareaderを使ってダウンロードし、pandas-DataFrameオブジェクトをpickleして保管しま
思考のクセについてポエム。 数学の勉強をする際に「公式の意味をしっかり考えなさい」と怒られたことはないだろうか。それを無視して公式を覚えて問題を解いて、詰まったら丸ごと解法を覚えるという手段を自分は取っていた。するとある程度量をこなすと、パターンというか定石が見えてくるのでそれを意識しながら細部を調整する。その結果紙面上の問題が解けるようになる。解いているうちに一応公式が言わんとしていることもぼんやりわかる気がしてくる。このような作業から数学が好きになるはずもなかった。教科書の公理や定義には相変わらずアレルギーを感じていた。 この方法でテストの点は悪くないが何も本質を理解していない学生Aが生まれる。そして大学数学にぶち当たる。改めて公式の意味を理解しようとしても全然わからない。一から記号の意味と表している概念を一行ずつ確認するしかない。具体例はない。証明は全然興味がもてない。はい、脱落。
Efficient-Unetで天気画像の予測（パターン認識）リベンジ【機械学習】 - アプリとサービスのすすめ
今回はこの前の記事で書いた「signateの天気コンペ」の優勝者（天気の専門家ガチ勢）が実装したモデルを、既存のデータでも予測できる構成で個人的に作ってみた。 convLSTMを使わずにUnetにしたのは「予測」タスクではなく、「パターン認識」タスクにしたかったから。 「特定の気象条件なら、次の24時間はこういう画像になる」というパターン認識の形で次の24枚の天気画像を生成（予測）する。 目次 1.ネットワーク構成 2.ネットワークに使った技術 3.予測した画像 4.他の上位入賞者のテクの備忘録 1. ネットワーク構成 優勝者の使ったモデル ・自分で天気の特徴量を350こ作った ・ハイスペックマシンで計算可能な環境を持っていた ・efficient-Netという最高精度の画像分類ネットワークを使ったencoderを2つ使ったUnet ・hypercolumnの使用 ・Feature Pyr
画像処理の基礎：フィルタリング，パターン認識から撮像過程モデルまで
Scikit-image, OpenCV, PIL, ScipyなどのPythonモジュールを駆使して画像処理を体験してみよう
あの『はじめてのパターン認識』著者が徹底解説！ ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる！ 機械学習の基礎的な理論について，幅広く解説した前著『はじパタ』．それとほぼ同時期に登場したディープラーニングは，いまや当然の技術として，様々な分野で活用されるようになりました． いまこそ，ディープラーニングの要素技術とその応用展開について理解を深め，確かな実力を身につけていきましょう． なぜディープラーニングはうまくいくのか？ ブレイクスルーの要因はどこにあるのか？ ディープラーニングを開花させたここ10年の様々な研究成果を網羅的に概観しつつ，ディープラーニングの中枢を担う原理を掘り下げて解説します． また，VAEやGAN，Self-AttentionとTransfomerなど，ディープラーニングの発展から生まれた各種の応用について，その原理を読み解きます． 急速な進歩を続ける機械学習分野において
Online ISSN : 1347-2283 Print ISSN : 0913-3747 ISSN-L : 0913-3747
第1章 ベイズ統計学 第2章 事前確率と事後確率 第3章 ベイズ決定則 第4章 パラメータ推定 第5章 教師付き学習と教師なし学習 第6章 EMアルゴリズム 第7章 マルコフモデル 第8章 隠れマルコフモデル 第9章 混合分布のパラメータ推定 第10章 クラスタリング 第11章 ノンパラメトリックベイズモデル 第12章 ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング 第13章 共クラスタリング 付録A 補足事項 （凸計画問題と最適化，イェンゼンの不等式，ベクトルと行列に関する基本公式，KLダイバージェンス，ギブスサンプリング，ウィシャート分布と逆ウィシャート分布，，ベータ・ベルヌーイ過程） 第1章 ベイズ統計学 1･1 試行と事象 1･2 ベイズの定理 1･3 頻度から確信度ヘ 1･4 逆確率 -結果から原因を- 1･5 三つの扉問題 〔1〕 扉Aが当たりの場合 〔2〕 扉Bが当たりの場合
書籍の解答がない場合や略解であることが多いので、わからない問題の解答が確認しやすいように解答集を取りまとめました。 基礎統計学_東京大学出版 基礎統計学Ⅰ_東京大学出版（赤本）
パターン認識について、クラスとクラスタの違いを教えてください。 - パターン認識(patternrecognition)は、... - Yahoo!知恵袋
パターン認識(pattern recognition)は、認識対象がいくつかの概念に分類できるとき、観測されたパターンをそれらの概念のうちのひとつに対応させる処理です。この概念を「クラス(class)あるいは類(category)」と呼びます。 般に、特徴ベクトルによって張られる空間を特徴空間 (feature space)と呼ぶ。この場合、各パターンは、特徴空間上の1点として表 され、もし、特徴ベクトルの選び方が適切なら、同じクラスの特徴ベクトルは互いに似ており、異なるクラスの特徴ベクトルは互いに違っていると考えられるので、特徴空間上では、各クラスごとにまとまった塊となるはずです。このような塊を「クラスタ(cluster)」と呼びます。 (参考) http://home.hiroshima-u.ac.jp/tkurita/lecture/prnn/node1.html
【パターン認識】ＤＰマッチング - Qiita
はじめに 今日もパターン認識の一つ技術として重要なDPマッチングについて、コードを書いてみたので紹介します。DPは dynamic programmingで日本語では「動的計画法」と訳されています。これは、ナップサック問題のように、部分問題に分割して最適化問題を解く解法として紹介されることもありますが、ここでは時系列のマッチングに特化して話します。同じ内容をDTW(dynamic time warping)と呼ぶこともあります。要は、時系列の最適なマッチングを求める問題です。 最適な時系列のマッチング、って何？と思うかもしれませんが、例えば二つのテキストファイルを比較するdiff コマンドのようなものです。一致する行もあれば、抜けている行、余分に挿入されている行、文字が書き換わっている行、などがあるます。これらを含めて最適な行の対応付けは、ＤＰを用いて行えます。 どんな問題に使えるか？ 動
「arXivの野良論文とかいう表現が出てくるSF」「情報科学系バトルだ……」「PRML（パターン認識と機械学習）が参考文献に挙げられている初の国内SFだと思う」竹田人造『人工知能で10億ゲットする完全犯｜Hayakawa Books & Magazines（β）
そうそう。10億ゲットの五嶋さん、どうしても脳内配役がオーズの伊達さんになってしまうのですが、共感していただける方いるかしら？ 仕事がつらいので「人工知能で10億ゲットする完全犯罪マニュアル」を本当に映画にするなら監督は誰かというのを考えながらやっている。エドガー・ライトかな…… カジノのマップを広げて、あらゆる監視の目をごまかし金を奪う、ってオーシャンズやん！って感じで面白かったです。 『マルドゥック・スクランブル』のカジノシーンを思い出しつつ 全体の雰囲気はガイリッチーみたいだった 読み終えたあと少し賢くなったと錯覚できるSFは良いSFなのだ 10億ゲットが超えらいところは、フィクション作品における紋切りの人工知能を扱うのではなく、プラクティカルな数理モデルに基づく人工知能を扱っていること いまのところ、「これ、大賞あげてよかったんじゃない？？？」っていう気持ちになってる SFなのにテ
PythonのTA-Libの使用方法をウェブで検索すると、移動平均やボリンジャーバンドなどのOverlap Studiesの関数の記事が目立ちますが、Pattern Recognitionというカテゴリーもあります。 Pattern Recognitionはローソク足の特別なパターンを検出する関数群で、はらみ足や三羽烏、数多くのパターンを見つけてくれます。 この記事にたくさんの関数の概要と使い方の紹介がありますが、私も過去の記事で説明した方法でユーロドルの値動きから、いくつかのパターンを見つけていきたいと思います。 はらみ線 まずははらみ線です。 基本的なコードは以下の通りで、以降はtalibの関数を色々変えていきたいと思います。 import talib from backtesting.test import EURUSD from backtesting import Strateg
パターン認識とは何か？ データの中の規則性を見つけ出し、規則性を使ってデータの異なるカテゴリに分類する 例 手書き文字の数字 数字１つ１つが縦28横28のピクセルの場合、全体として784の実数ベクトルとしてｘを受け取る。この７８４の実数ベクトルを特徴量として規則性を見つける。これを人力で規則性を見つけるのが大変なため機械学習を使用します。 ベクトル 向きと大きさを持つ量のこと ピクセル パソコンの画面や、デジタル写真は、小さな四角形の集まりで構成されています。この一つ一つの四角のこと 特徴量 機械学習において予測の手がかりとなる数値 機械学習 画像１枚１枚をxと置きます。 機械学習では訓練集合とテスト集合、目標ベクトルが存在します。 xに対応しているこのように分類したいという対象tのことを目標ベクトル 機械学習のモデルに訓練させるｘの集合を 訓練集合 識別できているか検査するｘの集合をテス
はじめに 突然ですが、パターン認識についていろいろ書いていこうと思います。 用語について パターン認識という言葉を使います。いろいろな流派？があり、機械学習、人工知能などいろいろありますが、ここではパターン認識として考えます。それぞれ、突っ込みどころのある用語ですが、まぁそれはおいておいて。 流れ パターン認識の全てについてですが、モデルを用いて行いことをします。 モデルを用意します。モデルのパラメータを求める必要があります。これを「学習」と呼びます。 モデルを用いて、観測が何であるかを推定します。 K-means algorithm たくさんのデータがあり、それらが分類されていたとします。 新しく入ってきたデータが、それまでに分類されていたどのクラスに属するかを考える、というタスクを考えます。 そうすると、学習として求めたいモデルは各クラスの代表値、認識は観測値が属するクラスを求める、こ
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パターン認識と意味理解を融合させたAIが重要に、東大松尾教授が人工知能学会で講演
0からはじめるPython ~パターン認識とは~ - Qiita
論理的思考とはパターン認識である - 超ウィザード級ハッカーのたのしみ
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パターン認識と機械学習 下（第6章：その6〈終〉） - クッキーの日記
ビジネスにおける意思決定で､パターン認識とアルゴリズムが重要になってくる理由 論理と感性と､意思決定の美学
Amazon.co.jp: スパース回帰分析とパターン認識 (データサイエンス入門シリーズ): 梅津佑太, 西井龍映, 上田勇祐: 本
はじめてのパターン認識 8章 ソフトマージンSVM - Qiita
『パターン認識と機械学習』の攻略ノート：記事一覧 - からっぽのしょこ
【機械学習入門】パターン認識って何？基本や仕組みを徹底解説
python+opencvで画像処理の勉強9 パターン認識 - Qiita
パターン認識と機械学習の学習 : ベイズ理論に挫折しないための数学 : PRML副読本 | NDLサーチ | 国立国会図書館
パターン認識 パーセプトロンの学習規則による二値分類について - Qiita
MoA-人工知能は（ほとんど）見栄を張ったパターン認識である⚡️ - locom2 diary
画像処理の基礎：フィルタリング，パターン認識から撮像過程モデルまで
Kerasを使って株価チャートのパターン認識をさせてみる - Qiita
受験勉強をパターン認識っぽくこなしてしまったツケ - Nazomem
はじめてのパターン認識 ディープラーニング編｜森北出版株式会社
統計的パターン認識：線型判別からアダブーストまで
続・わかりやすい パターン認識 －教師なし学習入門－ | Ohmsha
統計学に関する書籍の解答集 〜赤本、青本、パターン認識と機械学習 etc〜 - あつまれ統計の森
TA-Libのローソク足パターン認識を使う - Qiita
パターン認識と機械学習 1.1まとめ - Qiita
【パターン認識】k-means clustering - Qiita