機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記 2018年の機械学習勉強法などをまとめました！ 2018年版もっとも参考になった機械学習系記事ベスト10 はじめに 2016/12/14 から約1ヵ月間、機械学習の勉強をし続けました。これは会社の自由研究という制度を利用させて頂いて、1ヶ月間は業務から離れて、機械学習の勉強だけをやり続けた記録です。 勉強してきたもののうち教師あり学習までは、Qiita にその記録をまとめましたので過去記事一覧からご覧ください。 過去記事一覧 1日目 とっかかり編 2日目 オンライン講座 3日目 Octave チュートリアル 4日目 機械学習の第一
パターン認識の人手最強伝説 - 武蔵野日記
午前中は機械学習の基礎勉強会の最終回。1冊全部通読できてよかった。 昼から研究室配属の説明会。誰がうちの研究室を希望してくれるかな？ 連続して学部3年生のプロジェクト実習の最終発表会。学生たちが各自チームで半年間研究した成果を発表してくれた。トップバッターの女の子4人組チームがとてもプレゼンがうまく、出した数値も段違いによく、他のチームのほぼダブルスコアで、最優秀発表賞を受賞していた。ポスター発表を聞くと、ポスターにはアルゴリズムが前面に書かれていたが、質問してみたところアルゴリズムが問題なのではなく、驚くべき手法によってその精度が達成されていた。 タスクは顔画像認識で、人物の映る画像が与えられたとき、それが誰か当てるという課題。ただ、この実験は設定が特殊で、画像に手を加えてもいいことになっていた。そこで、彼女たちは数千枚の写真画像からなる訓練事例とテスト事例の両方で、まず顔の中心点を決め
第21回（最終回） 機械学習 はじめよう | gihyo.jp
連載第1回が掲載された2010年の6月から、休み休みながらも足かけ3年続いてきたこの『機械学習 はじめよう』も今回が最終回です。 21回にわたる連載の最後を飾る今回は、ここまでの流れの中では触れられなかった「機械学習で実用的なアプリケーションを作るときに気をつけたいこと」を中心にいくつかまとめます。 未知のデータへの対応能力 第9回で「過学習」について少し紹介しました。簡単に復習すると、「過学習」とはモデルが「訓練データさえ正解になればいい」と状態になってしまうことで、未知のデータ（訓練データに含まれない、モデルが知らないデータ）に対する結果がデタラメになりがちという困った特徴があります。 しかも都合の悪いことに、モデルの表現力が高い（パラメータが多く、色々な分布を表すことができる）ほど過学習になりやすいことがわかっています。 そんな困った過学習を防ぐ方法の1つは、期待した答えのみが得ら
Programming by Exampleに対する機械学習からのアプローチ（あるいは，「重い」処理を機械学習で「軽く」する，という視点）について - a lonely miner
およそひと月ぶりに，仲間内で行っている小さな勉強会で論文紹介をしてまいりました．ICML2013の予稿がちょっとづつ出てきているので，本日はその中から一本． “A Machine Learning Framework for Programming by Example” Aditya Menon et al, ICML 2013 A Machine Learning Framework for Programming by Example from koji_matsuda 機械学習を使って，Programming by Example(PbE)をしようという論文です．PbEというのは私も初耳だったのですが，ざっくり言うと，人間が「例」を与えることで，その例をうまく再現するようなプログラムを自動的に生成する，というタスクのようです． それを部分的に実現している（らしい）のが，Excel2
自然言語処理の定番の教科書まとめ - 武蔵野日記
自然言語処理や機械学習でいくつか新しい教科書的なものが登場してきたので、まとめてみようと思う。 教科書について。Introduction to Information Retrieval Introduction to Information Retrieval 作者: Christopher D. Manning,Prabhakar Raghavan,Hinrich Schuetze出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2008/07/07メディア: ハードカバー購入: 7人 クリック: 115回この商品を含むブログ (37件) を見るの翻訳が進んでいる(あとこれを研究室の輪読に使っていたりする)という話を聞いたりするのだが、やっぱり知識として知っておくべき本というのと、そこから超えていく本というのは違うものであって、どれだけ研究が進んでも、分
BLOG::broomie.net: 無料でよめる機械学習・自然言語処理の教科書
夏いですね．最近この手の記事ばかりで大変恐縮ですが，機械学習に関するウェブ上で手に入る無料のテキストが紹介されていたので，共有したいと思います．ほとんどは以前に僕が紹介している(時々更新しています)「機械学習・自然言語処理のリソースリンク集」に入っているのですが，改めて紹介いたします．おそらく，他ブログでも紹介しているようにも思えますが，このサイトの紹介がてら引用させていただこうと思います． MetaOptimize / 最近ちょっと話題になっている「MetaOptimize /」という機械学習のサイトのQ&Aで紹介されていました．まじめに見ていなかったのですが，このサイト非常に有用でおもしろいですね． 特に同サイトの「qa」はかなり有用かと思いました． フリーの機械学習テキスト 話を戻しますと，興味深いQuestionsがたくさんあるのですが，今回注目したのは「Good Freely A
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[scala][advent]Scalaは機械学習に使えるかな? #scalaadvent2011 at パラボラアンテナに立て掛けられた本
これはScala Advent Calendar jp 2011の20日目の記事です．今日は12月20日，企画も終盤．ここではScalaと機械学習について書きます．機械学習をあまり知らない人たちのために，そちらの解説も入れておきました． 機械学習について簡単に 詳しい説明は朱鷺の杜に譲るとして，簡単に言うと，私たち人が普通に行なっている「学習」というものを情報屋さん的に扱った学問領域のことです．「情報の中から，有益そうな知識を獲得していく過程」をコンピュータで実現させることを目指してます．実際には，数値・文字・画像・音声などのデータの中から，規則性とか知識とかを発見して役に立てよう〜としています． こういう領域でデータを扱うには，データをベクトルにして行列とか使ってどうたら…ってやるわけです．なぜかというと，数値はもちろん，画像とか音声というのは全部コンピュータの中ではベクトルで書けて
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