YAPC::Fukuoka 2025 https://fortee.jp/yapc-fukuoka-2025/proposal/4dd02c14-92fc-4fd2-b93f-5b38463ec32a
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競馬で学ぶ機械学習の基本と実践 / Machine Learning with Horse Racing
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GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
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外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learningのオファーをもらうためにやったこと - 肉球でキーボード
写真は前職の最終出社日に同期と朝まで飲んで撮った渋谷スクランブルスクエア この記事について 本記事では自分が外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learning(機械学習エンジニア)に応募して、オファーをいただくまでにやったことを書きます。 外資IT企業のSoftware Engineerに関する日本語ドキュメントは、既に多くの方が素晴らしい記事を公開してくれていますが、Machine Learning / Data Science専門のポジションに関する情報はまだまだ少ない印象です。 本記事が外資IT企業でMachine Learning / Data Science関連の職を目指す人の参考になればと思います。 本記事には以下の内容は含まれません。 具体的な面接項目・質問内容 お金の話 企業ごとの面接項目についてはGlassdoor, LeetCode、
因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning）』入門
はじめに ARISE analytics の近藤です。本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning：CFML）を紹介します。 本記事は、CFMLを日本語で体系的に整理し、初学者の理解を手助けすることをねらいとして執筆しました。本記事の理解促進につながるように、ベースとなった勉強会資料を記載します。こちらも併せて閲覧いただくことで理解の助けになれば幸いです。 目次 ・ はじめに ・ Counterfactual Machine Learning(CFML） ・ Off-Policy Evaluation（OPE） ・ CFMLを支える技術（オープンデータとツール） ・ おわりに Counterfactual Machine Learning(CFML） CFMLをめぐるトレンドとビジネス CFMLは産業界
機械学習を「社会実装」するということ 2023年版 / Social Implementation of Machine Learning 2023
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2023年版) です。今回は、機械学習プロジェクトに取り組む私たちに何ができるか？といった内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリング工学教育プログラム GCI 2022 Winterの講義で使用…
MLOps論文 Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture の要点まとめ - 肉球でキーボード
MLOpsを体系的にまとめた論文「Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture」を読んだので、要点をまとめました。 元論文：https://arxiv.org/abs/2205.02302 TL;DR 「MLOpsって何？」に答えた論文 MLOpsに関わる文献調査・ツール調査・専門家インタビューを行った MLOpsに必要な原理・要素・ロール・アーキテクチャをまとめた MLOpsの言葉の意味を定義した MLOpsの課題をまとめた 本文要点 0 Abstract MLOpsは今だに漠然とした言葉であり、研究者と専門家間でMLOpsの定義が曖昧となっている。 本論文では文献調査・ツール調査・専門家へのインタビューを行い、MLOpsを調査した。 調査から以下の結果を体系的にまとめた MLOps
機械学習を「社会実装」するということ 2024年版 / Social Implementation of Machine Learning 2024
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2024年版) です。今回は、生成AI時代とも呼ばれる昨今において、我々は機械学習プロジェクトをどのように捉え、どのように向き合えばよいか？の羅針盤になる内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリン…
Machine Learning 共通基盤構築の振り返り〜チーム立ち上げからクローズまで〜 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Advent Calendar 2022 の17日目の記事です。 こんにちは。メルペイ 機械学習チームでエンジニアリングマネージャーをしているshuukです。 本日は、Machine Learning Platformチーム（以下：ML Platformチーム）をクローズした話をしていこうと思います。 MLの共通基盤という魅力的なアイディア もしあなたが、複数のMLチーム（またはMLシステム）が並行稼働している組織にいる場合、それらの共通部分を括り出した基盤を作り、MLエンジニアはその基盤の上で作業したほうが効率的だと考えたことはないでしょうか。 実際、MLの構成要素は、おおまかには特徴量計算、学習、予測、サービングといったパーツに分解することができ、共通部分も多いです。 新しいMLシステムをスクラッチで開発する苦労を知っているMLエンジニアにとって、社内共通のM
新しいAWS Well-Architected Machine Learning Lensの紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しいAWS Well-Architected Machine Learning Lensの紹介 この記事は、「Introducing the new AWS Well-Architected Machine Learning Lens」を翻訳したものです。 AWS Well-Architected Frameworkは、お客様のワークロードをベストプラクティスと比較するための一貫したアプローチを提供します。また、どのように改善すべきかの指針も含まれています。 機械学習（ML）アルゴリズムは、データのパターンを発見および学習し、将来のデータを予測する数理モデルを構築します。これらのソリューションは、病気の診断の改善、環境保護、製品やサービスの変革など、生活に革命をもたらします。 MLモデルが正確な結果を出すためには、入力データの質が重要です。
AWSに関するAI・機械学習用語集 - AWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの学習過程で得られたナレッジ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は新しく追加されたAWS認定であるAWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateに私が合格するまでの学習過程で得られたナレッジを「AWSに関するAI・機械学習用語集」として、ざっくりとまとめてみました。 この「AWSに関するAI・機械学習用語集」の内容は、日本の「技術書典17」向けに個人出版として共著した「AWSの薄い本の合本Vol.01」における「クイズで学ぶAWSの機能と歴史：厳選『機械学習』編」の問題・解答にも使用しています。 短時間にAI・機械学習の用語と概要を把握する場合や試験前の総復習など、これからAWS Certified AI Practitioner、AWS Certified Machine Learning Engineer - As
かなえ@Udemy講師 on Twitter: "「Mathematics for Machine Learning」は、微積・線型代数・統計など、機械学習に必要な数学をまとめて学べるテキストです。Amazonで5000円以上するのですが、なんとPDF版は無料で公開されてます。A… https://t.co/oIWWevAa6N"
「Mathematics for Machine Learning」は、微積・線型代数・統計など、機械学習に必要な数学をまとめて学べるテキストです。Amazonで5000円以上するのですが、なんとPDF版は無料で公開されてます。A… https://t.co/oIWWevAa6N
えるエル on Twitter: "「説明可能AI」の決定版的教科書で，英語版が公開されていた『Interpretable Machine Learning』ですが，日本語翻訳が進んでおり，翻訳版も公開されているようです… https://t.co/bbTahPSpK2"
「説明可能AI」の決定版的教科書で，英語版が公開されていた『Interpretable Machine Learning』ですが，日本語翻訳が進んでおり，翻訳版も公開されているようです… https://t.co/bbTahPSpK2
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」とは 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associa
機械学習を「社会実装」するということ 2025年版 / Social Implementation of Machine Learning 2025 Version
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2025年版) です。今回は、データ活用による価値 “創造” の重要性に関する内容を盛り込みました。 本資料は東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2024 Winterのゲスト講義回 (2部構成) の第…
Machine Learning Trends You Need to Know - Gradient Flow
Insights and trends that will help you navigate the AI landscape. By Assaf Araki and Ben Lorica. Automation and democratization are on the rise AutoML tools are designed to automate the process of training and deploying machine learning. Such tools have progressed to the point where they can produce adequate models for many use cases. Moreover, in domains where model hubs and foundation models (e.
AWS Cloud QuestのMachine Learningをやってみました。ゲーム感覚でAWSを学べるコンテンツです。 お疲れさまです。とーちです。 みなさんAWS Skill Builderはご存知でしょうか？ AWS Skill Builder は、AWS に関する知識を講義形式の教材などを使ってオンラインで学習できるサービスとなっており、無料のコンテンツとサブスクリプションに登録することで使えるようになるコンテンツがあります。 AWS Skill Builder のサブスクリプションについて、詳細はこちらをご参照ください。 今回はこのサブスクリプションに含まれている"AWS Cloud Quest"の追加コンテンツ "Machine Learning" をやってみたいと思います。 この記事の対象者 AWS Skill Builder のサブスクリプション登録で使える様になるコン
There are millions of GitHub repos and filtering them is an insane amount of work. It takes a huge time, effort, and a lot more. We have done this for you. In this article, we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended, and most popular repositories and open source GitHub projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by exper
Raspberry Piで画像認識AIを作る——機械学習開発キット「Microsoft Machine Learning Kit for Lobe」｜fabcross
Raspberry Pi財団は2021年6月30日、Raspberry Pi活用事例として、機械学習開発キット「Microsoft Machine Learning Kit for Lobe」を紹介している。 Microsoft Machine Learning Kit for Lobeは、誰でも簡単に画像分類できる機械学習キットとして、Adafruit IndustriesとMicrosoftによって開発された。「Raspberry Pi 4」と「Raspberry Piカメラ」、Adafruit Industriesの拡張ボード「BrainCraft HAT」、Microsoftの機械学習アプリ「Lobe」を組み合わせている。 BrainCraft HATは、解像度240×240の1.54インチカラーディスプレイやマイク、LED、入出力ポートなどを搭載し、小型の冷却ファンも付属する。部
機械学習を意思決定に役立てる方法を探る: The Recon Approach: A New Direction for Machine Learning in Criminal Law
意思決定を科学するpiqcyです(新しい自己紹介)。機械学習を意思決定に活用する場合、人の判断を代替する活用方法が多いと思います。例えば面接官に代わって採否を判断する、明日の弁当発注量を予測するなどですね。司法での活用も例外ではなく、犯罪が発生しそうな地域の予測、再犯確率の判断などに使用されています。しかしそうした活用は司法を効率化しても社会正義の実現にはつながらないのではないか？そう指摘し新しい機械学習の活用方法を提唱しているのが今回紹介する。”The Recon Approach: A New Direction for Machine Learning in Criminal Law”です。
Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の一つである、Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 機械学習の一般的な知識 代表的な機械学習アルゴリズム 評価指標 回帰問題における評価指標 分類問題における評価指標 ヒューリスティック 機械学習モデルの開発、運用における課題の解決 データの前処理 欠損値の処理 カテゴリカル変数の扱い 不均衡データの対策 過学習の対策 正則化 早期停止 トレーニングの改善 ハイパーパラメータの調整 トレーニング時間の改善 交差検証 モデルのモニタリングと改善 スキューとドリフト モデルの軽量化手法 Google Cloud
SynapseML: A simple, multilingual, and massively parallel machine learning library - Microsoft Research
Simplifying distributed ML through a unified API Writing fault-tolerant distributed programs is complex and a process that’s prone to errors. For example, consider the distributed evaluation of a deep network. The first step is to send a multi-GB model to hundreds of worker machines without overwhelming the network. Then, data readers must coordinate to ensure that all data is queued for processin
Human-in-the-Loop 機械学習 / Human-in-the-Loop Machine Learning
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Mistakes in machine learning practice are commonplace, and can result in a loss of confidence in the findings and products of machine learning. This guide outlines common mistakes that occur when using machine learning, and what can be done to avoid them. Whilst it should be accessible to anyone with a basic understanding of machine learning techniques, it focuses on issues that are of particular
Understanding math will make you a better engineer.So, I am writing the best and most comprehensive book about it. I'm interested Knowing the mathematics behind machine learning algorithms is a superpower. If you have ever built a model for a real-life problem, you probably experienced that familiarity with the details goes a long way if you want to move beyond baseline performance. This is especi
機械学習を「社会実装」するということ 2022年版 / Social Implementation of Machine Learning 2022
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2022年版) です。 ※この資料は、東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座（GCI）2021 Winterの講義で使用したものです。 https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/gci-2021-win…
機械学習を「社会実装」するということ 2023年7月版 / Social Implementation of Machine Learning July 2023 Version
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2023年7月版) です。今回は、LLM等の生成AIの進化が加速し実用化フェーズを迎えた激動の時代において、機械学習プロジェクトに取り組む私たちに何ができるか？といった内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工…
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」とは 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」は一言で言えばAWSクラウドを活用し
2018 年以降、世界中の何百万人ものユーザーが、機械学習の仕組みと機械学習を活用する方法について、機械学習集中講座で学んでいます。このたび、AI の最新の進歩を網羅し、インタラクティブな学習に重点を置いた MLCC の最新バージョンをリリースしました。新しく改良された MLCC について詳しくは、こちらの動画をご覧ください。
Double/Debiased Machine Learning による因果効果推定（1） - Qiita
はじめに 東北大学/株式会社Nospareの石原です．本記事では，機械学習を用いた平均処置効果 (average treatment effect; ATE) の推定方法を紹介します．以前の記事で紹介したように，条件付き独立の仮定の下では条件付き期待値関数と傾向スコアを推定することができれば ATE を推定することができます．Chernozhukov et al. (2017) は，条件付き期待値関数と傾向スコアを機械学習手法で推定することで ATE を推定するという方法を提案しています．彼らの提案した方法は "Double/Debiased Machine Learning" と呼ばれています．本記事では，通常のノンパラメトリック推定方法を用いた場合の既存の理論結果を紹介し，機械学習手法を用いる場合の理論的な問題点を解説します．そして，次回の記事で，Chernozhukov et al.
GitHub - salesforce/Merlion: Merlion: A Machine Learning Framework for Time Series Intelligence
Merlion is a Python library for time series intelligence. It provides an end-to-end machine learning framework that includes loading and transforming data, building and training models, post-processing model outputs, and evaluating model performance. It supports various time series learning tasks, including forecasting, anomaly detection, and change point detection for both univariate and multivar
機械学習に携わる業務をするなかで必要になった、機械学習アルゴリズム以外の知識について概要を共有します。主に MLOps 周りと、その立ち上げに必要なものです。 ## Data science for software engineers 有賀 康顕, 中山 心太, 西林 孝著「仕事ではじめる…
System Design · Coding · Behavioral · Machine Learning Interviews
Everything you need to take your system design skill to the next level
Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps)
AfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua & BarbudaArgentinaArmeniaArubaAscension IslandAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia & HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman Is
By Adam Pearce, Asma Ghandeharioun, Nada Hussein, Nithum Thain, Martin Wattenberg and Lucas Dixon In 2021, researchers made a striking discovery while training a series of tiny models on toy tasks . They found a set of models that suddenly flipped from memorizing their training data to correctly generalizing on unseen inputs after training for much longer. This phenomenon – where generalization se
GitHub - Anemll/Anemll: Artificial Neural Engine Machine Learning Library
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背景: 生成モデルとは | Machine Learning | Google for Developers
「敵対的生成ネットワーク」という名前の「生成」とはどういう意味ですか？「生成」は、判別モデルとは対照的な統計モデルのクラスを表します。 非公式: 生成モデルは新しいデータインスタンスを生成できます。 識別モデルは、さまざまな種類のデータインスタンスを区別します。 生成モデルは、本物の動物のように見える動物の新しい写真を生成できますが、識別モデルは犬と猫を区別できます。GAN は生成モデルの一種にすぎません。 より正式には、データ インスタンスのセット X とラベルのセット Y が与えられた場合: 生成モデルは、同時確率 p(X, Y) をキャプチャします。ラベルがない場合は、p(X) のみをキャプチャします。 識別モデルは、条件付き確率 p(Y | X) をキャプチャします。 生成モデルにはデータ自体の分布が含まれており、特定のサンプルの確率を示します。たとえば、シーケンス内の次の単語を予
Apple's Director of Machine Learning Resigns Due to Return to Office Work
Apple's Director of Machine Learning Resigns Due to Return to Office Work Apple's director of machine learning, Ian Goodfellow, has resigned from his role a little over four years after he joined the company after previously being one of Google's top AI employees, according to The Verge's Zoë Schiffer. Goodfellow reportedly broke the news to staff in an email, saying his resignation is in part due
Machine Learning
Ends soon: Grow your skills with Coursera Plus for $239/year (usually $399). Save now. #BreakIntoAI with Machine Learning Specialization. Master fundamental AI concepts and develop practical machine learning skills in the beginner-friendly, 3-course program by AI visionary Andrew Ng
GoogleのMLOps実践ホワイトペーパー Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps) 要点まとめ - 肉球でキーボード
Googleが公開した、MLOps実践のためのホワイトペーパー GoogleがMLOps実践のためのホワイトペーパーを公開しています。 Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps) 2021年5月に公開されたものですが、2024年現在に読んでも色褪せない内容だったので、各章の要点をまとめました。 TL;DR Googleが2021年5月に公開したMLOpsの実践のためのホワイトペーパー MLOpsライフサイクルの全体像・コア機能を解説 コア機能: 実験、データ処理、モデル学習、モデル評価、モデルサービング、オンライン実験、モデル監視、MLパイプライン、モデルレジストリ、データセット・特徴量レポジトリ、MLメタデータ・アーティファクトトラッキング MLOpsのコアプロセスの詳細を解説 コアプロセス: ML開発、学習の運用
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Machine Learning made easy with Raspberry Pi, Adafruit and Microsoft - Raspberry Pi
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100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning
How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers
The Roadmap of Mathematics for Machine Learning
Machine Learning | Google for Developers
Introduction to Practical Machine Learning
Do Machine Learning Models Memorize or Generalize?
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