機械学習 | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 佐久間 淳
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する. 佐久間 淳筑波大学 システム情報系教授2003年3月東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了. 博士(工学). 同年4月日本アイ・ビー・エム株式会社入社, 東京基礎研究所に配属. 2004年7月, 東京工業大学総合理工学研究科助手, 2007年4月同助教, 2009年4月,筑波大学大学院システム情報工学研究科准教授, 2016年4月同教授. 2009年10月から2012年3月,科学技術振興事業団さきがけ研究員兼任, 2012年2月から2014年3月, 国立情報学研究所客員准教授兼任, 2016年9月,理化学研究所革新統合知能研究センターグループリーダー兼任, 現在に至る.
エムスリーの機械学習チームビルディングの考え方
WSDM 2018 論文読み会 Hyperbolic Representation Learning for Fast and Efficient Neural Qestion Answering
【プレスリリース】「データサイエンティスト育成コース パートタイムプログラム」が第4次産業革命スキル習得講座と専門実践教育訓練給付制度に認定 - datamix
TOP 新着情報一覧 【プレスリリース】「データサイエンティスト育成コース パートタイムプログラム」が第4次産業革命スキル習得講座と専門実践教育訓練給付制度に認定 【プレスリリース】「データサイエンティスト育成コース パートタイムプログラム」が第4次産業革命スキル習得講座と専門実践教育訓練給付制度に認定 プレス 2019.02.02 ビッグデータ、人工知能、機械学習に関する法人向け研修・コンサルティング事業を運営する株式会社データミックス（本社：東京都千代田区、代表取締役 堅田 洋資 以下、データミックス）は、データミックスが運営する「データサイエンティスト育成コース パートタイムプログラム」が、経済産業省が認定する第二回「第四次産業革命スキル習得講座制度」における専門実践教育訓練給付制度の対象講座に認定されたことをお知らせいたします。 「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」は、IT・デ
機械学習を使った時系列予測の自動化
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
Recap of SysML Conference 2019 (2019/04/25 19:30〜)
登壇者紹介 @ynqa SysML所属。最近はsekiroに苦戦している。 千葉竜介（Ryusuke Chiba @metalunk） 岩手県の馬具屋に生まれ、2歳から馬を乗りこなす。小学校，中学校では友人に囲まれて幸せに過ごす。学生時代にプログラミングを勉強し GREE に入社するもやっぱり自分は最適化を勉強したいと思い退職して大学院に進学。その後なぜかまたメルカリという IT 企業に就職。次は社会人博士を目指す。 松岡玲音（Lain Matsuoka @lain21） 東京とファッションとグルメを愛してやまない恵比寿住まいの港区OL。アメリカで修士を取得後、MITの博士課程を中退して機械学習エンジニアとしてメルカリに就職。トランスジェンダーMtFで、好きなものは唐揚げ。 Subodh Pushkar（@subodh101） An IIT graduate in Mathematics
kaggleのチュートリアル第３版解説放送その２
本のpdf版は、https://note.mu/currypurin/n/nf390914c721e 動画(本)で使用しているコード、https://note.mu/currypurin/n/n08fc5a9ce335 で公開しています！ kaggleのチュートリアル第３版の解説放送の２回目です。 技術書典6で頒布予定のkaggleのチュートリアルの本編と付録部分を説明。 1回目の生放送 → https://youtu.be/p6ui03_kbgg 放送予定内容： ・付録A pandas-profilingでのEDA ・第5章 LightGBMでのタイタニック ・付録B LightGBMについての補足説明 ・付録E Kaggleの称号と用語集 ・付録F データ分析の勉強方法 ・付録G kaggleに9ヶ月取り組んで学んだこと pdf版を購入いただかなくても手を動かせる放送にしますの
Google、プログラミング不要で“機械学習”試せるサイト公開
サイトは、Googleが8月にリリースした、ブラウザ上で機械学習の訓練と推論を実行できるJavaScriptのライブラリ「deeplearn.js」を用いて作られた。サイトのソースコードはGitHub上に公開している。 Google Creative Labのデザイナーであるバロン・ウェブスターさんは、ブログで「機械学習について興味がある人々が、もっと簡単に機械学習を試せるようにしたかった」とコメントしている。 関連記事 Google、人間のように線画を描く人工知能「sketch-rnn」を養成中 Googleがお絵かきゲーム「Quick, Draw!」にユーザーが手描き入力した膨大なデータを学習材料に訓練した人工知能「sketch-rnn」は、ネコやブタの線画を人間のように描く。 Google、手描きの絵を機械学習でプロの絵に置き換える「AutoDraw」公開 AutoDrawは、タッチ
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニングを学ぶ上で筆者が特に有効だと感じたリソースと，有効な学習法について紹介します．参考までに，筆者はディープラーニングを学び始めてまだ9ヶ月程度ですが，今となっては職場でディープラーニングを教える立場になっています．まだ筆者はディープラーニングに関しては初心者で
『徹底攻略 G検定 ジェネラリスト問題集』出版記念イベント、登壇者追加情報！ | スキルアップAI | AI人材育成・開発組織の構築支援
3/1の『徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集（インプレス）』の出版記念イベントで、新たに2名の方にご登壇いただくことになりましたのでご案内させていただきます。 ▶イベントの参加お申し込みはこちら
スタンフォード大のAndrew Ng氏が非エンジニア向けAI講座「AI For Everyone」をCourseraで公開 | Ledge.ai
について学ぶことができます。 講師のAndrew氏はこの講座について、Twitterで以下のようにコメント。 AI For Everyone is now available on @Coursera! This course will help non-engineers and engineers work together to leverage AI capabilities and build an AI strategy. If you want your company to embrace AI, this is the course to get your CEO to take! https://t.co/bzpf1ed8DL pic.twitter.com/zfaclVjnbS — Andrew Ng (@AndrewYNg) 2019年2月28日 AIを学ぶ重要性は
GitHub - yoyoyo-yo/DeepLearningMugenKnock: でぃーぷらーにんぐを無限にやってディープラーニングでDeepLearningするための実装CheatSheet
2020.5.3 Sun [pytorch] CycleGANを追加 2020.4.3 Fri [tf.keras] pix2pixを追加 2020.3.27 Thu [tf.keras] Style Transferを追加 2020.2.25 Tue [Pytorch] WGAN-GPを修正 2020.1.1 [Pytorch] EfficientNetB1~B7を追加 2019.12.30 [Pytorch] EfficientNetB0を追加 2019.12.23 Chainerのサポートが終了したらしいので、PytorchとTensorflowに絞っていきます 2019.12.23 [Pytorch] 可視化 Grad-CAMを追加 2019.11.23 [Pytorch] 言語処理・会話生成のHREDを追加 2019.11.19 [Pytorch] 画像生成のWGAN-GPを追加
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第54回 機械学習とソフトウェア開発のダメそうな試行錯誤 by プログラム雑談
第53回 機械学習の実務の多様化の雑談 by プログラム雑談
TechCrunch | Startup and Technology News
今井翔太 / Shota Imai@えるエル on Twitter: "Googleの中の人が書いた機械学習製品開発のtips集 「機械学習を使わない手を恐れるな」というそもそもML以前のことから，特徴エンジニアリング，モデルのテスト，一度製品化した後に考えるべきことまで，色々載ってます "Best… https://t.co/fe0Et5sDiu"
GitHub - matsuolab-edu/dl4us
人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
人間ってナンだ？超AI入門 - NHK
kaggleのチュートリアル第３版解説放送
強化学習の権威サットンさんの考察について話してみる(/・ω・)/