『マスターアルゴリズム』は全ての人々を機械学習（人工知能）の世界へといざなう「冒険物語」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しましま先生(@shima__shima)こと神嶌敏弘先生から、訳書『マスターアルゴリズム』をご恵贈いただきました。 マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」 作者:ペドロ・ドミンゴス講談社Amazon 本書はビル・ゲイツが「AIを知るための本」と絶賛したという"The Master Algorithm"の邦訳版で、実際に「難しい理論や数式は書かれていないがこの一冊を読むだけで現代の機械学習（人工知能）の世界の全容を一望できる」優れた本だと個人的には感じました。また縦書き本ゆえいわば「読み物」的な立ち位置の書籍であり、研究者や技術者のみならずビジネスパーソンさらには一般の読書家にとっても読みやすく、尚且つ得るものの大きい一冊だと思います。 ということで、以下簡単にレビューしていきたいと思います。なお実は僕自身もしましま先生から発刊前の段階で翻訳内容の閲読を依頼されて一通り目
【書評】「仕事ではじめる機械学習」を読んで、機械学習プロジェクトの大変さを知った夏 | DevelopersIO
どうも。DI部@大阪オフィスの玉井です。 仕事ではじめる機械学習という本を読んだので、久しぶりに書籍エントリを投下します。この本はとってもとってもとってもとってもとってもとっても大スキよ ダーリン I like you. ダーリン素晴らしいので、ぜひこの気持ちをみなさんに伝えたいと思いました。 この本を読もうと思った理由 今後、機械学習を扱う製品やサービスが増えてくるのではないか、と思ったから 現在、私は製品サポートエンジニアとして、データ分析に関係する製品やサービス（Tableauとか）のサポートや導入を行っています。機械学習は触れたことは一切ありません。また（少なくとも現時点では）機械学習エンジニアに転向する予定もありません。 ところで、データ分析関係の製品やサービスっていうのは、それはもうすごい勢いで色々なものがリリースされています。弊社ではTableauやAlteryxといった製品
すっかりおじさんになってしまった身としては近年の日本のミュージックシーンに極めて疎くなって久しいのですが、最近になってAdoさん*1の楽曲に『過学習』というタイトルのものがあるということを知ったのでした。 一体どこで「過学習」なんてマニアックなテクニカルタームが存在することを知って、あまつさえ楽曲のタイトルにしようと考えたのか、というのが不思議で仕方ないのですが、機械学習や統計学を初めとするデータサイエンス領域の人々ぐらいにしか馴染みのなかった語がこうして人口に膾炙しているのかと思うとなかなかに感慨深いものがあります。 ということで、「過学習」とはどういうものであり、どのような場面で生じ、それをどうすれば避けられるか、という点について簡単にまとめてみることにしました。このテーマでは過去に何度もブログ記事を書いており、もはや何周目の話題なんだという感もありますが、温故知新ということでご容赦い
＊この記事は統計学や機械学習を専門としていない学生が書いた主観的なまとめ記事です。間違いが含まれている可能性があります。 統計学・機械学習を学んでいると、たくさんの手法や考えが出てきてよくわからなくなります。 特に自分が何かに取り組んでいるときには、今やっている手法が全体から見てどういうものなのか、より良い手法が無いのかが気になってしまいます。 まるで地図を持たず森の中を彷徨っているような感覚です。 そこで、統計学・機械学習で使われる概念や手法を自分なりにまとめて頭を整理したいと思います。 以下のような図になりました。 以下にそれぞれを説明します。 数理科学 統計学・機械学習のベースとなる学問です。 主に解析学、代数学、幾何学からなります。 微分積分学と線形代数学が基本になってるのは言うまでもないと思います。 その他に個人的に関わりが深いと思う分野を３つ挙げます。 確率論 大数の法則(中心
はじめに AdventCalender論文24日目担当のぱしふぃんです。 突然ですが,最近このような論文1が出ました。 テスト https://t.co/QoXamqHB9w — ぱしふぃん (@pacifinapacific) December 21, 2019 なんとただの１枚絵をVtuberのモデルにできちゃうのです。ニコニコに上がっている解説動画では賞賛のコメントが多数寄せられていました。 これはすごい！ということで私も読んだのですが、データセットを作る段階ですごい労力を費やしているようでした。３ｄモデル1つ1つを目を閉じたり、開けたり、顔を傾けたりと差分をとり、ラベル付けしていくのはとても大変です。 「そんなラベル付けの手間を失くして似たようなことがやりたい！！」 その一つの可能性として今回StyleGANに着目してみます。StyleGANは滅茶苦茶綺麗な画像を生成できるモデルで
はじめに本記事は，題名の通り「人工知能 (AI)」のこれまでの軌跡と，展望についてまとめた記事です． 知識ゼロでもわかる，と言っていますが多少の数学的知識があるとより深く内容が理解できるかと思います． なお，上記目次を見ればわかるように，それなりに長いです． 後で読む場合はブックマークにでも入れておいてください． 長編ではありますが，噛み砕いて読みやすいようには頑張って書いていきます． 読み進めていただく前にいくつか注意すべき点があります． 本記事の対象者人工知能について興味はあるけどイマイチ実態がわからない人人工知能について少し知識はあるものの，正直よく分かっていない人人工知能技術を業務で使用したことがあるけれど，歴史とか今後どうなっていくか等「全体像は意外と知らないかも」と思った人理系のことはよくわからないけど，人工知能の雰囲気を掴んでちょっと雑学を増やしたい人筆者について最初に，そも
はじめに 今回は機械学習のアルゴリズムの一つであるサポートベクトルマシンについての理論をまとめていきます。 お付き合い頂ければ幸いです。 サポートベクトルマシンの理論 それでは最初にサポートベクトルマシンの理論についてまとめていきます。 ハードマージンとソフトマージン サポートベクトルマシン(svm)は汎化性能や応用分野の広さから、データ分析の現場でよく用いられる機械学習のアルゴリズムの一つです。 マージン最大化と呼ばれる考えに基づき、主に2値分類問題に用いられます。多クラス分類や回帰問題への応用も可能です。 計算コストが他の機械学習のアルゴリズムと比較して大きいため、大規模なデータセットには向かないという弱点があります。 線形分離可能(一つの直線で二つに分けられる)なデータを前提としたマージンをハードマージン、線形分離不可能なデータを前提として、誤判別を許容するマージンをソフトマージンと
![[Python]サポートベクトルマシン(SVM)の理論と実装を徹底解説してみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/77ad3f4dd701a25c404071a4529353c87ad1ec49/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDByZW5lc2lzdTcyNyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDljZmMyZDIyM2E4ZTcyYTYxODM0NGQ2ZTBkZDUxMGM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-VW5SZWFjdA%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D575595525c03543251f034d1ba0d31e6)
さまざまなデータを用いた機械学習でスマートな製品開発を目指す上で課題になるのが、「分類モデルの選定」と「過学習」への対応だ。本稿では、分類モデルと過学習について概説するとともに、基礎的な対処法について説明する。 エンジニアや科学者は、産業データに基づいた解析によるADAS（先進運転支援システム）や予知保全（predictive maintenance）アプリケーションなど、よりスマートな製品やサービスを構築しています。分析モデリング（analytics modeling）とは、データ準備、特徴量エンジニアリング（feature engineering）、機械学習のためのドメイン固有の技術を使用して、過去のデータからシステムの挙動を記述し、予測する技術のことです。これらと自動コード生成の組み合わせは、エッジからクラウドまでを対象として、アクションと意思決定を自動化しながらの再利用を可能にしま
量子機械学習で何が起こっているのか？
本記事で使用している画像は論文中のもの、紹介スライドのもの、またはそれを参考に作成したものを使用しております。 はじめ 機械学習は国際的な分野になっています。MLはますます強力になっており、これらのシステムの学習や開発の難易度も急速に高まっています。このため、研究者の間では、量子コンピューティングを利用した機械学習（QML）への関心が高まっています。大小のハイテク企業が、量子コンピュータでMLを実行するための開発に投資を始めています。 しかし、量子コンピューティング自体はかなり難しい。何百万個もの量子ビットを統合する必要があるフォールト・トレラントな量子コンピュータの開発は困難を極めます。現在利用可能なNoisy Intermediate Scale Quantum（NISQ）デバイス上で強力なQMLアルゴリズムを実現できる可能性はいくつかあります。実際、すでにいくつかのブレークスルーがな
第３章 機械学習(教師あり学習)
- 37 - 第 3 章 機械学習（教師あり学習） 教師あり学習にはどのような手法があって、どんな課題解決に役立てられているのでしょうか。この章では、 実践例とともに、手法の種類とそのアルゴリズムについて学んでいきます。 教師あり学習の基本的な手法と実践例を理解する - 38 - 教師あり学習とは 教師あり学習とは、既知となった過去の入力データと出力データを機械学習アルゴリズムにあらかじめ与える ことで、それらを「正解データ」として計算する機械学習の手法です。 例えば、大量の動物の画像データが存在した時に、「これは“ネコ”」「これは“イヌ”」・・・といったようにあらかじ めラベリングをしておきます。十分な正解データを用意し、それらを教師（正解）として機械学習を行います。未 学習の画像を読み込ませた場合にも、正解の中から一致するデータを見つけ出し、“ネコ”か“イヌ”を判定するこ とができます
機械学習というのがスゴいらしい。 具体的にあれこれ指示を出さなくても、データを与えればコンピュータが勝手に学習して、その結果囲碁やら将棋やらポーカーやらがめちゃめちゃ強くなったりするそうだ。 とても良い。 テクノロジーそのものへの興味もさることながら、なにより、コンピュータが勝手に学習してくれるなら、人間があんまり動かなくて良さそうなのが素晴らしい。 ゲームでプロに勝つような高度ものはともかく、もう少しシンプルな問題なら、chocoxinaでも機械学習を利用して解決できるんじゃないか。例えば町田市の領土問題とか。 step0. 町田市領土問題とは 町田市といえば、東京都と神奈川県の境にあり、その所属について古くから議論の続く地域である。 歴史的な経緯から東京都に属するものだという意見もある一方で、東京の他地域とは丘によって隔てられており、また横浜・川崎・相模原との交流が盛んであるなどの事情
ガウスカーネル(RBFカーネル)，多項式カーネル，シグモイドカーネルを試す．irisのデータセットを使用する．プログラムの公開（任意でハイパーパラメータや使用するirisデータを変更できるようにしている）． こんにちは．けんゆー（@kenyu0501_)です． この記事では，サポートベクターマシンで2値問題を解くことを行います． サポートベクターマシンが全く分からないという方は以下をさらっと見ておくことをお勧めします． (参考：サポートベクターマシン(SVM)とは？〜基本からpython実装まで〜) サポートベクターマシンでは，クラス分けをする際に，直線(もしくは超平面)での線形分離が不可能な場合があります． その時は，特徴量を高次元へと写像して上手く分離ができる状態まで持っていきます． しかし，入力する特徴量がもともと持っている次元数が，爆発的に増えるため，計算量も爆発的に増えます． そ
機械学習の代表的なアルゴリズム19選 機械学習をはじめとしたAI技術がさまざまな場面で利用されるようになっており、データサイエンティストは、解析に使用するデータやアルゴリズムを調整して機械学習モデルを作成します。 機械学習を活用するには「教師あり学習」「教師なし学習」といった学習手法を選択し、レコメンド、需要予測、異常検知などの目的に応じてアルゴリズムを使い分ける必要があります。 今回の記事では、データサイエンスやAI開発実務でよく利用される「機械学習アルゴリズム」について特徴や用途などを中心に紹介します。 線形回帰 線形回帰は、統計分析の基本としてよく用いられている理論です。回帰分析では、変数xと相関関係のあるyの値を予測できます。1つの従属変数yと、1つあるいは複数の独立変数xの関係を予測するわけです。比較的単純なモデルである線形回帰は、売上予測や保険会社のリスク評価などのビジネス利用
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