深層学習の数理
2. １９４６： ＥＮＩＡＣ，高い計算能力 フォン・ノイマン「俺の次に頭の良い奴ができた」 １９５２： Ａ．Ｓａｍｕｅｌによるチェッカーズプログラム 機械学習と人工知能の歴史 2 １９５７：Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ニューラルネットワークの先駆け 第一次ニューラルネットワークブーム １９６３：線形サポートベクトルマシン １９８０年代：多層パーセプトロン，誤差逆伝搬， 畳み込みネット 第二次ニューラルネットワークブーム １９９２： 非線形サポートベクトルマシン （カーネル法） 統計的学習 線形モデルの限界 非凸性の問題 １９９６： スパース学習 （Lasso） ２００３： トピックモデル （LDA） ２０１２： Supervision （Alex-net） 第三次ニューラルネットワークブーム データの増加 ＋計算機の強化 １９６０年代前半： ＥＬＩＺＡ（イライザ）， 擬似心理療法士 １９８０年代
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦 (1/2) - ITmedia NEWS
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦（1/2 ページ） 「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。 IT化に取り組んだ10年 電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと
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TFUG#3 RettyにおけるDeep Learningの自然言語処理への応用事例 - Speaker Deck
サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム
