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今回は、学習のテクニックの1つであるミニバッチ学習についてです。ミニバッチ学習を説明するために必要なバッチ学習、オンライン学習についてもご紹介します。 前回までと同様に、学習データをx、正解データ(教師データ)をt、重みをwとします。そして、ディープニューラルネットワークをf(x; w)とすると、正解値tに対する 、f(x; w)による推定値yの誤差の大きさを表す損失関数は、L(t , x; w)と表記できます。学習では、この損失関数L(t , x; w)がより小さくなるように重みwを更新する処理を繰り返します。 バッチ学習では、N個の学習データすべてを用いて損失関数L(t , x; w)を求め、重みwを更新します。具体的には次式の通り、1つ1つの学習データから求めた損失Lの平均を求めます。 この平均値を学習時に用いる損失として学習処理を行い、重みwを更新します。バッチ学習では学習データの
今回書くこと この記事では、特に画像識別で大きな成果を挙げた畳み込みニューラルネットワーク1の概要について書きます。 数式にはあまり触れませんので、そのあたりまで踏み込みたい方は専門の資料をご覧ください。 多層パーセプトロンで画像識別 前回までに触れた多層パーセプトロンは、画像の学習器としてはあまり強力ではありませんが、ごく小さな画像なら下記のようにすると学習できることがあります。 各ピクセルの色濃度を多層パーセプトロンの入力値とし、出力が正解ラベルに近づいていくように学習していきます。 ただ、この方法は2次元の画像を1次元の配列に変換しているので、例えば画像に写っているものがたった1ピクセルずれただけでも入力が大きく変わってしまいます。 これではあまり性能のいい識別器になりません。 今回説明する畳み込みニューラルネットワークという学習機械では、この問題が解決されています。 畳み込み行列に
下の写真を見て、これを何と認識するでしょうか? 人であれば、犬の画像ということぐらい識別するのは造作もないことです。 では、これをコンピューターに識別させるためにはどうしたら良いでしょうか?どのようにプログラムしたら良いでしょうか? 簡単に思いつく方法としては、犬の特徴を画像から抽出させて判別したらどうでしょうか。犬の顔、手足、しっぽ、これらの犬特有の特徴を定義していき、抽出させていけばどうでしょうか。簡単に言いましたが、それが困難であることは少し考えれば分かるはずです。画像で表現できる犬のパターン全ての定義が必要になります。 Deep Learning(深層学習)とは、この犬を「犬」と認識する能力をコンピューター上で、人間並みに実現させることが可能な手法です。 犬が犬たらしめるもの そもそも人はどのように犬を「犬」として認識しているのでしょうか? 私たちが「犬」を認識するのに明確な定義が
はじめに 学習の際のデータの与え方 バッチ学習、ミニバッチ学習、オンライン学習 バッチ学習 オンライン学習(確率的勾配法) ミニバッチ学習 ミニバッチ学習のコードサンプル データを単に小分けにして入れる 本当のミニバッチ学習(確率的勾配法) 全体のコード 最後に 可視化したい はじめに 前回までのチュートリアルは、それぞれ 1.TensorFlowの書き方や考え方と共にニューラルネットの構築を学びました。 s0sem0y.hatenablog.com 2.構築したニューラルネットの学習をさせる方法を学びました。 s0sem0y.hatenablog.com これで最低限のことができるようにはなったのですが、今回学ぶことは ミニバッチ学習の考え方 ミニバッチ学習の実装 Accuracyとlossの表示の際の注意点 の3つになります。これらは学習を実際に行う上で必須となるものなので、必ず抑える
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (15件) を見る 前回はゼロから作るDeep Learning 3章 ニューラルネットワーク - n3104のブログです。 4章です。3章では学習済みのモデルを使いましたが、4章ではそのモデルの学習方法について学びます。といっても、実際にニューラルネットワークで学習する際は4章で学ぶ数値微分ではなく5章で学ぶ誤差逆伝播法を利用します。なので、モデルの学習方法というよりはモデルを学習する仕組みについて学ぶと言ったほうが適切かもです。 4.1.1 データ駆動 “機械学習はデータが命です。” ほんとその通り。 もちろん特徴量の抽出は考えなくて良くなるという建
今更ですが、明けましておめでとうございます。 表題の通り、Kaggleの氷山コンペにソロで参加していましたので、簡単にですが、その時の手法とか結果とか書いてみます。 コンペ自体は、1月末の時点で終了しています。 - https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge タスク 簡単にいえば、人工衛星から撮られた海の写真に、船か氷山かが写っており、それがどちらなのかを分類するタスクです。(多分w) ただし、格納されている衛星写真のデータは普通の画素値ではなく、信号値のようなもので入っています。 衛星画像のwikiに書いてあるバンド?というものが入っているようです。 学習用データセットには、これに、氷山であるかそうでないかの値が0-1で振り分けられています。 画像分類ではありますが、信号値というデータであるため、グレースケー
機械学習の基礎用語や初歩的な手法、数学的な理解を深めませんか?環境構築が不要、オンラインで実行が可能な機械学習入門チュートリアルを公開中!機械学習の世界へ飛び込んでみませんか? スクラッチで最小二乗法と最急降下法をPythonでコーディング(線形回帰) ロジスティック回帰の概要や数学的理解と実践に役立つ知識(ロジスティック回帰) まず呼び方ですが、Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー(Kaggler)」とも呼びます。 Kaggleですが、本サイトへ行くと一番上に書かれていますが「The Home of Data Science & Machine Learning」(データサイエンスと機械学習の家)と題されている通り、世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人の方が集まるコミニティーです。 Ka
第7回目の理論記事では競馬をどのように機械学習問題に落とし込むのか、また学習した予測モデルの性能評価方法について説明していきます。 教師あり学習と教師なし学習 機械学習の問題は**教師あり学習(Supervised Learning)と教師なし学習(Unsupervised Learning)**の大きく2つに分類されます1。 教師あり学習とは、特徴ベクトル $ \mathbf{x}_i $ に対する望ましい応答 $ y_i $ の組 $ {(\mathbf{x}_i, y_i) } $ を訓練データとして与え、それをガイドにして関係 $ y = f(\mathbf{x}) $ を学習をします。そのようにして得られた予測モデル $ f $ に未知の特徴ベクトルを与えることで未来の現象を予測します。予測モデル $ f $ は、線形モデル、ニューラルネットワーク、決定木、サポートベクターマシン
2016年には新タイプのホームページのデザインやテクニックが流行しました。 しかし、実際にはまだまだ駆け出しのトレンドも多く、2017年も引き続き、世界のクリエイターたちによってより面白いアイデアが生み出されるはずです。 そこで今回は、2017年に挑戦してみたいWebデザインのアイデアを集めました。 これらのアイデアは、すでに登場しているものの、まだ採用しているホームページはそれほど多くありません。 インスピレーションを生み出すために、これから紹介する10のアイデアを見てみましょう。 参考: あなたはいくつ知っていますか?2016年に最も話題になったWebデザイントレンド17選|ferret 2017年に挑戦してみたいWebデザインアイデア10選 1. ビビッドなグラデーション 出典:Impossible Bureau ※このWebページは現在公開されていません グラデーションはCSS3登
「Ruby on Railsとは何?」 「Rubyとはどう違うの?」 「Rubyで作られたサービスを知りたい」 こう考えていませんか? 本記事では日本で生まれたプログラミング言語Rubyと、Rubyによる開発で使われるWebアプリケーションフレームワーク「Ruby on Rails」について解説。 Rubyで作られたWebサービス・アプリケーションの実例も紹介しますので、これからRubyを勉強する方は必見です。 この記事は現役エンジニアによって監修済みです。 Ruby on Railsとは?Rubyとの違いを解説 プログラミング初心者の方にはRubyとRuby on Railsを混同している場合があります。 1995年に公開されたRubyですが、広く知られるようになったのは2004年に登場したRuby on Railsによるものが大きいです。 RubyはRuby on Railsという、短
転職活動で悩むポイントのひとつに転職理由の伝え方があります。「スキルアップのため」など、言っても問題ないような理由で転職を志している場合は問題ありませんが「なんとなく…」という人も少なくないはず。 そこで、今回はどんな転職理由を言えばいいのかや、参考にできるサンプルを用意しました。 転職理由を3つのカテゴリに分けて、どの理由がしっくりくるかを考えてみよう 職場環境が悪かった場合 待遇が悪かった場合 仕事内容に満足できなかった、思っていたものと違った場合 職業・職種特有の悩みや転職理由を一部紹介 接客業の場合は「人間関係」と「ノルマ管理」が転職理由として多い 工業関連の場合はオートメーション化の不安が転職理由として増えているが、今のキャリアを武器に転職しよう エンジニア職は残業時間などを転職理由にすることが多いが、基本スキルがあれば他社でも活躍できる まとめ 転職理由を3つのカテゴリに分けて
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