代理モデルによる機械学習モデルの説明 - Qiita
はじめに 代理モデル (surrogate model) とは複雑な機械学習モデル（e.g., DNN, GBDT）を近似する簡単なモデル（e.g., パラメタ数の少ないDNN, 単純決定木, etc）のことを指します．代理モデルは推論の高速化・機械学習モデルの説明などさまざまな用途に使われています． この記事では代理モデルによる機械学習モデルの説明をハンズオン的に紹介します．これは非常にシンプルかつ柔軟な手法ですが，アドホックな部分が多いためかハンズオン的な解説は見当たりませんでした．Christoph Molnar による Interpretable Machine Learning の Global Surrogate に概要は示されているので機械学習に詳しい人はこちらを読めば十分かもしれません．関連するライブラリに LIME や TreeSurrogate がありますが，わたしがこ
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
第7回 回帰問題をディープラーニング（基本のDNN）で解こう
連載目次 本連載では、第1回～第3回で、ニューラルネットワークの仕組みと、TensorFlow 2.x（2.0以降）による基本的な実装コードを説明した。また、第4回～第6回で、TensorFlow 2の書き方をまとめた。 これだけの知識を理解しただけでも、さまざまなニューラルネットワークを書けるようになっているはずなのだ。そこで今後の本連載では、より実践的な内容に入り、問題種別（回帰／分類）やニューラルネットワークモデル種別（CNN／RNN／GAN／BERT）といったさまざまな活用パターン（TensorFlow 2ベース）を紹介していく。 今回は、これまでに学んだ基礎知識を総合的に活用し、最も基本的な「回帰問題」をあらためて解いてみることにしよう。 なお、回帰問題と分類問題は、機械学習／ディープラーニングの基本的な問題種別である。今回第7回では「回帰問題」を、次回第8回では「分類問題」を取
機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました - Qiita
scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装 ・それぞれのアルゴリズムの動作の仕組み これらを学んでみたい方に向けて執筆いたしました。 ご活用いただければ幸いです。 昨年書いた書籍 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） の、機械学習版のような位置付けです。 本記事では、 ・本書を書いたモチベーション ・本書の概要 ・本書の目次 を紹介いたします。 本書を書いたモチベーション 本書
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
実装ディープラーニング
はじパタLT資料です。ディープラーニングのライブラリの使い方が知りたい方は15ページからご覧ください。
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