PyData.Tokyo Meetup #23での発表資料です
CyberAgent AI Labを支えるCloud実験環境 / ML Experiment Management via Cloud Computing Platform in CyberAgent AI Lab
PyData.Tokyo Meetup #23での発表資料です
Announcing PyCaret: An open source, low-code machine learning library in Python
We are excited to announce PyCaret, an open source machine learning library in Python to train and deploy supervised and unsupervised machine learning models in a low-code environment. PyCaret allows you to go from preparing data to deploying models within seconds from your choice of notebook environment. In comparison with the other open source machine learning libraries, PyCaret is an alternate
意識の高いデータサイエンティストのためにすすめる6つのこと | AI専門ニュースメディア AINOW
Ben Weber氏は、スマホ向けゲーム開発で有名なZyngaで主席データサイエンティストを務めています。同氏が英語長文メディアMediumに投稿した記事『意識の高いデータサイエンティストにオススメの6つのこと』では、「仕事のできる」データサイエンティストと見なされるために実践すべき6つの行動が解説されています。 データサイエンティストとしてヒトを雇う立場も経験している同氏によると「できるデータサイエンティスト」が実践すべき（あるいは実践している）6つの行動とは、以下のようなものです。 クラウドコンピューティングを実際に試す 新規のデータセットを作る （ツールやシステムといった）物事を接合する サービスを立ち上げる 目をみはるビジュアライゼーションを作る ホワイトペーパーを書いてみる 以上の行動はPythonのプログラミングスキルや統計学の専門知識といったデータサイエンティストの必須スキル
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
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