機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
確率的勾配降下法+α の話をしました - kisa12012の日記
先日PFIセミナーにて，「SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来」というタイトルで発表をしました！発表の機会を設定して頂いたPFIの皆様，ありがとうございます．スライドは以下になります． SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来 from Hidekazu Oiwa 確率的勾配降下法(SGD)はシンプルで大規模データから”そこそこの”解を得るには非常に有効なアルゴリズムです．一度自分で実装してSGDを回してみたことのある人も多いと思います． 一方で 結局ステップ幅の設定が大変 正規化とか前処理しないとそれほど上手く動いてくれない などなどSGDには欠点も多く，たくさんの人が使う際に苦しめられてきた現実もあるのではないでしょうか． 今回の発表では，SGDの欠点を克服するため，およびさらなる長所を加えるための，最新の+α拡張研究について紹介しました． 内容は， ステップ幅設定に今後悩まさ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
