【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
深層学習のセキュリティ課題と論文まとめ - Qiita
最終更新 2021/11/24 本質的な内容は変化していないものの，最新の研究動向に対して本記事で取り上げた論文はかなり古くなっているので注意してください． 本記事より良くまとめられているオープンアクセスの日本語文献があるので，そちらを参照するほうがよいと思います． 深層学習技術のセキュリティ課題についてはこちら 森川 郁也(富士通株式会社), "機械学習セキュリティ研究のフロンティア" 電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, Vol.15 No.1, 2021 https://www.jstage.jst.go.jp/article/essfr/15/1/15_37/_article/-char/ja 深層学習技術のハードウェアセキュリティ課題についてはこちら 吉田 康太, 藤野 毅(立命館大学), "エッジAIデバイスのハードウェアセキュリテ
機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践 Part.1
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践」に登壇したのは、株式会社サイバーエージェント／産総研特定集中研究専門員の野村将寛氏。講演資料はこちら ハイパーパラメータ最適化問題 野村将寛 氏（以下、野村）：簡単に自己紹介をさせていただきます。僕は今、サイバーエージェントのAI Labという研究組織に所属していまして、ハイパーパラメータ最適化の研究をしています。先ほどの午前中のセッションで、AutoMLのセッションがあったと思うんですけど、そちらで発表していた芝田のチームメンバーになります。 産総研でもハイパーパ
NEC、従来技術の半分の学習データ量でも高精度に識別可能なディープラーニング技術を開発
NECは、従来の半分程度の学習データ量でも高い識別精度を維持できるディープラーニング技術を新たに開発しました。 識別精度の向上には、識別が難しい学習データをより多く学習することが有効ですが、学習に適した質の良いデータを十分に確保することが重要です。本技術は、ニューラルネットワーク(注1)の中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別が難しい学習データを集中的に人工生成します。これにより、少ない学習データ量でも識別精度を大きく向上させ、ディープラーニングを適用したシステムの開発期間短縮に貢献します。 具体的には、ディープラーニング技術の適用に必要な学習データ量を半分程度に削減します。また本技術は、データの種類を問わず汎用的に適用可能であることから、専門家による調整が不要になります。これにより従来、学習データ収集時間やコストの高さが阻害要因となっていた製品の外観検査やインフラ保全など
ラズパイでディープラーニングと筋電位センサを用いた筋電義手（プロトタイプ）作りました - もう疲れたので電子工作します
最近、以前から興味のあった筋電位センサを触っています。 また、ディープラーニングの勉強も始めたのですが、 ディープラーニングの仕組みを理解する中で「ディープラーニングって筋電位センサに応用できるんじゃ？」と閃きました。 そこで色々試してみたところ、簡単な動作推定を行うことに成功したので、まとめてみます。 タイトルにある通り、ラズパイを使ってます。 実際の動作 筋電位センサ（自作） 筋電位センサ（市販：MyoWare） 回路 ディープラーニング入門 ディープラーニング（データ解析） ディープラーニング（データ取得） ディープラーニング（学習） ディープラーニング（推定） システムまとめ 感想 実際の動作 実際に動いているときの動画です。 手を握った時、反った時、屈曲した時の３パターン（厳密には無動作時を併せて４パターン）における筋電位パターンをディープラーニングを用いて分類し、分類結果に応じ
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深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
