Hello World - Machine Learning Recipes #1
Six lines of Python is all it takes to write your first machine learning program! In this episode, we'll briefly introduce what machine learning is and why it's important. Then, we'll follow a recipe for supervised learning (a technique to create a classifier from examples) and code it up. Follow https://twitter.com/random_forests for updates on new episodes! Subscribe to the Google Developers:
機械学習と相性の良いビジネスとは？ メタップスの人工知能活用法
メタップスの人工知能活用法 堀義人氏（以下、堀）：佐藤さん、お待たせしました（笑）。ここからいよいよ人工知能を使ったビジネス、そして、どうやって僕らが起業家として付き合っていくのかということを考えたいと思います。 まず佐藤さんには、今個々の議論を聞いてどう思ったかというコメントからお願いしたいと思います。 佐藤航陽氏（以下、佐藤）：コメント、ちょっとしづらいですよね（笑）。そうですね……実務でやっている感覚と、アカデミックな世界の話はだいぶかけ離れてるなという気はしますね。 ビジネスは世知辛い話であるので、効果を最大化するとか、売り上げ利益を最大化するというのにフォーカスしながら、「じゃあ、どのテクノロジーが一番いいんだっけ？」という選択肢として、機械学習が挙がっているだけなのかなという気がしますね。 純粋に知能がどうとか、知性がどうとかという話は、たぶんビジネスの人たちは考えていないと思
自然言語処理のためのDeep Learning
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces This document summarizes a research paper on modeling long-range dependencies in sequence data using structured state space models and deep learning. The proposed S4 model (1) derives recurrent and convolutional representations of state space models, (2) improves long-term memory using HiPPO matrices, and (3) efficiently compu
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
オンデマンドCRMのリーディングカンパニー セールスフォース・ドットコム - salesforce.com
営業・カスタマーサポート・メール配信の機能がひとつになったCRMの活用で、短期間で導入効果とビジネスの成長を実現
データマイニングコンペティションサイト Kaggle にも Deep Learning ブームがきてるかと思ったのでまとめる - 糞糞糞ネット弁慶
概要 最近話題の Deep Learning，NIPS や ICML，CVPR といった世界の話だろうと思っていたら Kaggle で Deep learning が去年一件，今年に入って更に一件優勝していたのでまとめる． Kaggle Kaggle: Your Home for Data Science おなじみのデータマイニングコンペティションサイト．データと目的関数が与えられた上で最も高いスコアを出したチームに賞金が出る． 最近では KDD Cup や http://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-the-black-box-learning-challenge:title=ICML2013 workshop competition]，や RecSys2013 Competition，レストランレビューサイ
第1回 機械学習を実践する前の基礎知識 | gihyo.jp
みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか？ 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています
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[PDF]TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems (Preliminary White Paper, November 9, 2015)
TechCrunch | Startup and Technology News
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodn