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機械学習に関するsanukiteのブックマーク (6)

機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
機械学習の数理100問の改訂版 (2019年2月24日)。 2018年度の講義も残りわずかになった。私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問を学生に解かせている。線形回帰ロジスティック回帰と判別分析クロスバリデーションとブートストラップ情報量基準スパース推定非線形決定木サポートベクトルマシン教師なし学習機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。この100問は、理論(簡単な数式の証明)だけでなく、R言語でかかれたソースプログラムを理解するようにしている。データサイエンスの人材が◯万人不足すると指摘する声は多
sanukite 2019/02/03
機械学習
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Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？【技法1】前処理【技法2】特徴抽出【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？データサイエンティストを目指す若き人たちへ世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって
sanukite 2019/01/19
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機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男
本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからないという方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする！という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ！というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列書籍動画 udemy
sanukite 2018/12/18
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「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。｜Dai
ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ！Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。この動画で学ぶこと・環境構築の方法・numpyの基礎 Deep Learning 第2回:パーセプトロンを実装しよう以下の内容を学ぶ。パーセプトロンニューロンモデル AND回路 OR回路 XAND回路 XOR回路
sanukite 2018/07/02
Python

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人工知能ブログ - DeepAge
TensorFlowは計算グラフを内部で構築するための、型を指定しなければならないときがあります。本記事では、TensorFlowのTensor型に指定することのできるdtypeの種類をまとめました。
sanukite 2018/03/23
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技術者のための基礎解析学機械学習に必要な数学を本気で学ぶ | 翔泳社
昨今の機械学習ブームの中、IT業界を中心とするエンジニアの方々から、「機械学習に必要な数学をもう一度しっかりと勉強したい」、そんな声を耳にすることが増えました。本書は、そのような読者を念頭におき、理工系の大学1、2年生が学ぶレベルの解析学（微積分）を基礎から解説した書籍です。大学生向けの教科書であれば、すでに多数の書籍がありますが、本書の特徴は、「定義と定理をもとに、厳密に展開される議論をとにかく丁寧に説明する」という点にあります。数式の変形についても、途中の計算をできるだけ省略せずに記載して、議論の展開を見失うことがないようにと配慮しました。大学生のころに勉強した、あの「厳密な数学」の世界をもう一度、がっつりと堪能していただけることでしょう。「機械学習に必要な数学」というと、数学をただの道具と割り切って、公式の使い方、あるいは、数式が表わす意味だけを直感的に理解できれば十分と考える方も
sanukite 2017/12/06
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