検索対象

並び順

ブックマーク数

セーフサーチ

期間指定

  • から
  • まで

機械学習の検索結果(絞り込み: 1 users 以上)26231 件中 1 - 40 件目

  • 【Python】scikit-learn Pipeline と前処理の設定ファイル化 | FiS Project

    sklearn.pipeline.Pipeline sklearn.pipeline.Pipeline を上手く使うとfit, transform, predict を一つの Python オブジェクトにまとめられコードが簡潔になったり, 手続き型的なコードと比較してミス...

    • Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead

      The two main takeaways from this paper: firstly, a sharpening of my understanding of the difference between explainability and interpretability, and why the former may be problematic; and...

      Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
      • 『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ|斎藤 康毅(さいとう こうき)|note

        こんにちは、斎藤 康毅(さいとう こうき)といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿も書き終わろう...

        『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ|斎藤 康毅(さいとう こうき)|note
        • [1911.08265] Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model

          Title:Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model Abstract: Constructing agents with planning capabilities has long been one of the main challenges in the pursui...

          • How to apply machine learning and deep learning methods to audio analysis

            How to apply machine learning and deep learning methods to audio analysis Author: Niko Laskaris, Customer Facing Data Scientist, Comet.ml To view the code, training visualizations, and mo...

            How to apply machine learning and deep learning methods to audio analysis
            • 【Merpay x M3 x PFN 共催】 Machine Learning Night - connpass

              お知らせ 【技術コミュニティ運営者の皆さま】成長し続けるエンジニアを支援する「Forkwell」と「connpass」が連携し、connpass上でイベントを開催する技術コミュニティを2020年3月末まで支援いたしま...

              【Merpay x M3 x PFN 共催】 Machine Learning Night - connpass
              • Netflix社のMLOpsの事例を紹介します - 行灯Labo(アンドンラボ)|JapanTaxi採用ブログ

                モビリティ研究開発の渡部です。データエンジニアやってます。 2019年9月24日にニューヨークで開催された機械学習運用カンファレンス「MLOps NYS」に参加しました。 MLOpsとはMachine Learning Operati...

                Netflix社のMLOpsの事例を紹介します - 行灯Labo(アンドンラボ)|JapanTaxi採用ブログ
                • [1911.05289] The Deep Learning Revolution and Its Implications for Computer Architecture and Chip Design

                  Title:The Deep Learning Revolution and Its Implications for Computer Architecture and Chip Design Abstract: The past decade has seen a remarkable series of advances in machine learning, a...

                  • MLOps(機械学習基盤)とは? AIOpsとの違い:AI・機械学習の用語辞典 - @IT

                    用語「MLOps(“Machine Learning”と“Operations”の合成語)」について説明。機械学習モデルの実装~運用のライフサイクルを円滑に進めるために築かれる、機械学習チーム/開発チームと運用チームが協調...

                    MLOps(機械学習基盤)とは? AIOpsとの違い:AI・機械学習の用語辞典 - @IT
                    • GitHub - thesofakillers/GPTrue-or-False: A browser extension that displays the GPT-2 Log Probability of selected text

                      Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 40 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up

                      GitHub - thesofakillers/GPTrue-or-False: A browser extension that displays the GPT-2 Log Probability of selected text
                      • M5StickVで姿勢チェッカーを作ってみた - Qiita

                        はじめに PC作業中にどうしてもだんだん頭が下がってしまい姿勢が悪くなってしまうので、 M5StickVで姿勢をチェックする装置を作りました。 M5StickVはニューラルネットワークプロセッサ(KPU)とデュ...

                        M5StickVで姿勢チェッカーを作ってみた - Qiita
                        • DeepFovea: Neural Reconstruction for Foveated Rendering and Video Compression using Learned Statistics of Natural Videos - Facebook Research

                          November 18, 2019 DeepFovea: Neural Reconstruction for Foveated Rendering and Video Compression using Learned Statistics of Natural Videos ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Comput...

                          DeepFovea: Neural Reconstruction for Foveated Rendering and Video Compression using Learned Statistics of Natural Videos - Facebook Research
                          • 普通のエンジニアでも分かるディープラーニング概説:人気連載まとめ読み! @IT eBook(58) - @IT

                            AI・機械学習・ディープラーニングはもはや、あなたのような「普通エンジニア」にとっても知らないでは済まされないトピックだ。「アプリケーションにAI機能を組み込もう」「このデータをAIで処理しよ...

                            普通のエンジニアでも分かるディープラーニング概説:人気連載まとめ読み! @IT eBook(58) - @IT
                            • Feature reduction Definition | DeepAI

                              Feature reduction, also known as dimensionality reduction, is the process of reducing the number of features in a resource heavy computation without losing important information. Reducing...

                              Feature reduction Definition | DeepAI
                              • 深層学習モデルを用いたノンパラメトリック回帰問題に関する最近の研究 | Preferred Networks Research & Development

                                図1:ReLU-MLPによる2次関数の近似.このネットワークを用いるとHölder関数を効率的に近似できる([Yarotsky, 2017]より引用) 深層学習モデルはこれまで様々な機械学習タスクにおいて成功を収めてきて...

                                深層学習モデルを用いたノンパラメトリック回帰問題に関する最近の研究 | Preferred Networks Research & Development
                                • AIソフトウェア工学の資料まとめ - Qiita

                                  この文書の説明 AI応用システムの安全性・信頼性を確保する新世代ソフトウェア工学の確立(科学技術振興機構 研究開発戦略センター)の概要です 本文 AIソフトウェア工学とは 従来の演繹型システムとは異...

                                  AIソフトウェア工学の資料まとめ - Qiita
                                  • 【G検定合格者】試験当日に手元に準備したもの+試験時の振る舞い - Qiita

                                    はじめに 2019年第3回試験にて合格しました。 では、本文に入ります。 必要なもの G検定公式テキスト ※紙媒体推奨 徹底攻略G検定問題集(通称:黒本) ※紙媒体推奨 受検用PC 検索用PC 準備1 書籍のポ...

                                    【G検定合格者】試験当日に手元に準備したもの+試験時の振る舞い - Qiita
                                    • Advanced machine learning helps Play Store users discover personalised apps | DeepMind

                                      Advanced machine learning helps Play Store users discover personalised apps Over the past few years we've applied DeepMind's technology to Google products and infrastructure, with notable...

                                      Advanced machine learning helps Play Store users discover personalised apps | DeepMind
                                      • 人工知能が2019年センター試験の英語筆記本試験で185点を獲得 - PC Watch

                                        人工知能が2019年センター試験の英語筆記本試験で185点を獲得 - PC Watch
                                        • 機械学習③ 決定木 (Decision Tree)のまとめ - Qiita

                                          決定木 (Decision Tree) のまとめ What is 決定木 (Decision Tree) ? 決定木は、データに対して、次々と条件を定義していき、その一つ一つの条件に沿って分類していく方法です。下記の図で言うとウイン...

                                          機械学習③ 決定木 (Decision Tree)のまとめ - Qiita
                                          • 「日本語のくずし字をAIで活字に直す試み」の活発化に海外の研究者らも注目 - GIGAZINE

                                            by Peter Roan 日本の古典籍や古文書で用いられている「くずし字」を現代日本語の文字に変換する作業を「翻刻」と呼びます。多くの現代日本人はくずし字を読むことができないので、変換は誰にでもでき...

                                            「日本語のくずし字をAIで活字に直す試み」の活発化に海外の研究者らも注目 - GIGAZINE
                                            • ICCV2019 に参加してきました - ABEJA Tech Blog

                                              ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています. 10/27-11/2 に韓国で開催された ICCV2019 に Researcher の白...

                                              ICCV2019 に参加してきました - ABEJA Tech Blog
                                              • The TensorFlow Blog: [Updated] BodyPix: Real-time Person Segmentation in the Browser with TensorFlow.js

                                                Update (November 18th,  2019) BodyPix 2.0 has been released, with multi-person support and improved accuracy (based on ResNet50), a new API, weight quantization, and support for different...

                                                The TensorFlow Blog: [Updated] BodyPix: Real-time Person Segmentation in the Browser with TensorFlow.js
                                                • データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita

                                                  概要 某T大学で情報系を専攻している学生です。Qiitaの記事を色々見ていたら、こんな記事を発見。 ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる この記事の回収率100%達成に関しては、...

                                                  データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita
                                                  • 【初心者向け】無料でPythonの基本文法を5時間で学ぼう! - Qiita

                                                    はじめに この記事は、AI AcademyのPython文法速習編とPython プログラミング入門編の内容をベースに一部修正を加えたものです。 この記事を読み進めることで、Pythonの基本文法の基礎を学ぶことが出来...

                                                    【初心者向け】無料でPythonの基本文法を5時間で学ぼう! - Qiita
                                                    • 2019年大学入試センター試験英語筆記科目においてAIが185点を獲得!:NTT持株会社ニュースリリース:NTT HOME

                                                      (報道発表資料) 2019年11月18日 日本電信電話株式会社 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 2019年大学入試センター試験英語筆記科目においてAIが185点を獲得! 日本電信...

                                                      2019年大学入試センター試験英語筆記科目においてAIが185点を獲得!:NTT持株会社ニュースリリース:NTT HOME
                                                      • 機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト - BRIDGE(ブリッジ)

                                                        Image Credit : Neural Magic HP ピックアップ:Neural Magic gets $15M seed to run machine learning models on commodity CPUs ニュースサマリ:“No-Hardware AI” 企業を謳う「Neural Magic」は、11...

                                                        機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト - BRIDGE(ブリッジ)
                                                        • AIを駆使して、アニメ絵やフィギュアなど背景を消してくれるツールが超高精度!以前から話題だけどさらに精度が上がったらしい - Togetter

                                                          リンク remove.bg 167 users 21204 Remove Background from Image – remove.bg Remove Image Background: 100% automatically – in 5 seconds – without a single click

                                                          AIを駆使して、アニメ絵やフィギュアなど背景を消してくれるツールが超高精度!以前から話題だけどさらに精度が上がったらしい - Togetter
                                                          • GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3: 『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)

                                                            Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 40 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up

                                                            GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3: 『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)
                                                            • なぜ機械学習モデルは製品化すると劣化するのか | AI専門ニュースメディア AINOW

                                                              著者のAlexandre Gonfalonieri氏は、フランス・パリに拠点を置く複数のAIスタートアップでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事「なぜ機械学習モデルは製品化する...

                                                              なぜ機械学習モデルは製品化すると劣化するのか | AI専門ニュースメディア AINOW
                                                              • The ONNX format becomes the newest Linux Foundation project – TechCrunch

                                                                The Linux Foundation today announced that ONNX, the open format that makes machine learning models more portable, is now a graduate-level project inside of the organization’s AI Foundatio...

                                                                The ONNX format becomes the newest Linux Foundation project – TechCrunch
                                                                • ONNXフォーマットが最新のLinux Foundationプロジェクトに | TechCrunch Japan

                                                                  Linux Foundationは米国時間11月14日、機械学習モデルをよりポータブルにするオープンフォーマットのONNXが、AI Foundation内の公開レベルのプロジェクトになったと発表した。ONNXは2017年にMicrosoft...

                                                                  ONNXフォーマットが最新のLinux Foundationプロジェクトに | TechCrunch Japan
                                                                  • 全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                    (Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイ...

                                                                    全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                    • 【検証】ディープラーニングがあるからといって、競馬で回収率100%を簡単に超えられるわけではない - Qiita

                                                                      【検証】ディープラーニングがあるからといって、競馬で回収率100%を簡単に超えられるわけではない さあ、謎解きの始まりだ 元記事:ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超...

                                                                      【検証】ディープラーニングがあるからといって、競馬で回収率100%を簡単に超えられるわけではない - Qiita
                                                                      • GitHub - Kayzaks/HackingNeuralNetworks: A small course on exploiting and defending neural networks

                                                                        Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 40 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up

                                                                        GitHub - Kayzaks/HackingNeuralNetworks: A small course on exploiting and defending neural networks
                                                                        • Distilling knowledge from Neural Networks to build smaller and faster models

                                                                          Not every smartphone owner carries around a high-end GPU and a power generator in their pockets. For most practical situations, we need compact models with small memory footprints and fas...

                                                                          Distilling knowledge from Neural Networks to build smaller and faster models
                                                                          • Unity ML-Agents 0.11.0のチュートリアル|npaka|note

                                                                            1. Unity ML-Agents「Unity ML-Agents」は、Unity で「強化学習」の「環境」を構築し、「エージェント」の学習および推論を行うためのフレームワークです。 最新版「0.11.0」では、「BroadcastHub」「B...

                                                                            Unity ML-Agents 0.11.0のチュートリアル|npaka|note
                                                                            • 「画像検索はここまで来たのか」とすさまじさを実感するAdobeのAI「Adobe Sensei」の秘密を開発者が解説 - GIGAZINE

                                                                              近年はソフトウェア開発の場の多くで人工知能(AI)が利用されており、その活用の場は1日1000個のA/Bテストを行う「Booking.com」や配車アプリLyftのマーケティングを自動化までさまざまです。Photoshop...

                                                                              「画像検索はここまで来たのか」とすさまじさを実感するAdobeのAI「Adobe Sensei」の秘密を開発者が解説 - GIGAZINE
                                                                              • 日本IBMと山形大、ナスカで新たな地上絵を発見 AIで空撮写真を分析 「そこにあるとは……」担当教授は驚き - ITmedia NEWS

                                                                                日本IBMと山形大、ナスカで新たな地上絵を発見 AIで空撮写真を分析 「そこにあるとは……」担当教授は驚き 日本IBMと山形大学が、AIを活用してペルーのナスカ台地を調査。新たな地上絵を1点発見した。...

                                                                                日本IBMと山形大、ナスカで新たな地上絵を発見 AIで空撮写真を分析 「そこにあるとは……」担当教授は驚き - ITmedia NEWS
                                                                                • SinGANの論文を読んだらテラすごかった - Qiita

                                                                                  ICCV2019でBestPaperをとったという SinGANの論文を読んでみたンゴ 論文: SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image https://arxiv.org/abs/1905.01164 ICCVはComputerVision...

                                                                                  SinGANの論文を読んだらテラすごかった - Qiita