まっくす on Twitter: "昨今のお絵描きAIの進捗が著しく、いろんな方に一歩踏み込んで知ってもらいたいと思ったのでその仕組みについて解説資料を公開します〜（先日の技術書典の本の内容です）。これからいろんな分野の方が押さえておいても良い技術だと思うので、仕組みから興味持ってもらいたいなーという気持です。(1/5) https://t.co/p7iBSY7ma5"
(速報)Javaでディープラーニング！Deep Java Libraryがリリースされました #reinvent | DevelopersIO
はじめに ご紹介するアップデートはこちら！ Introducing Deep Java Library: Develop and deploy Machine Learning models in Java 内容 Javaでディープラーニングモデルを開発するためのオープンソースライブラリ、Deep Java Library(DJL)がリリースされました。 DJLでは、ディープラーニングモデルのトレーニング、テスト、リリースするためのAPIが提供されます。各種ドキュメントは以下。 JavaDoc Documentation Github: awslabs/djl Github: aws-samples/djl-demo では実際にGithub: DJL - examplesをやってみましょう。 まずはDJLをgit cloneします。 $ git clone https://github.c
AIを利用したプログラミングで、何が開発できるのかまとめてみた 【学習方法つき 】｜Dai｜note
独学でAIを学んで何かを開発してみたいと思っていても、なかなか何を作れるのかがよくわからないですよね。また、どのように勉強すればAIを利用したアプリケーションを作れるのかもネットで調べてもでてきません。 そこでプログラミングでAIを利用してどんなことができるのかをまとめたら嬉しいか聞いて見たところ、需要があったので、まとめてみたいと思います。 AIとは AI（人工知能）とは、機械学習やディープラーニング等の技術群です。機械学習は、基本的には教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。 AIで使われる言語は？ AIプログラミングで利用されるのは、Pythonがほとんどです。Pythonでは、最先端の技術開発が進んでいるので、Pythonで実装することが多いです。ただし、処理速度を求められる場合、CやC++が使われることもあります。 AIプログラミングで開発でできることは？ それでは本題で
Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズ目次（随時更新） 非分散レコメンデーション Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS （これ） レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS 機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS 分散レコメンデーション Mahoutで分散レコメンド(1) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(2) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(3) - 都元ダイスケ IT-PRESS クラスタリング 今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS 今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS では、本文いきます。 Apach
テキストマイニングのための機械学習超入門 二夜目 パーセプトロン - あんちべ！
一夜目はパターン認識と機械学習の概要を学びました。今夜は、識別部で用いられる機械学習の基本的な線形識別器である「パーセプトロン」を具体的に学びたいと思います。「線形識別器？パーセプトロン？何それ？」字面は厳しいですが、手を動かしてみると意外と簡単に理解できます。今夜からは数式をバリバリ使っていきますし、手を動かしていただきます。「必ず」手元にペンと紙を用意してください。そうは言ってもパーセプトロンが一体何なのか、機械学習の中でどのような位置づけなのかがわからないと混乱するかもしれません。パーセプトロンの説明へ入る前に、機械学習の3つのアプローチをご紹介します。 ●機械学習の３つのアプローチ - 識別関数、識別モデル、生成モデル 機械学習は大きく分けて識別関数、識別モデル、生成モデルという３つのアプローチがあります。 識別関数 := 入力データを見て、特定のクラスに属するよう識別（代表的な手
勉強会資料：プログラムもアルゴリズム理解も不要な 機械学習テキストマイニング
テキストマイニング・機械学習を初めてやってみようかという人が、プログラミングやアルゴリズムの理解なしに、まずは結果を出してたのしめるようなデモを用意しました。Read less
テキストマイニングのための機械学習超入門 一夜目 - あんちべ！
テキストマイニングに必要なパターン認識と機械学習について学びます。非常に初歩的な話から始めます。対象者は「テキストマイニングに興味があり、用いられる手法の中身を知りたい（けれど高度な数学は厳しい…）」というビジネスマンや学生さんです。数式は出来る限り「使います」。使わないと意味するところは理解できません。ただし、愚直に数式の一行一行を手計算で順を追って解いていきますし、必要な数学知識はその都度説明し、前提知識は求めませんので「数式出てくるの？じゃあついていけないのでは…」という心配は不要です。この記事の特徴は「機械学習の手法をやたら冗長な数式と過剰なまでの例を用いて、くどくどと同じ話を何度も説明する」ことです。 筆者ことあんちべは純文系出身で、数学や統計学、プログラミングは全然学生時代やってこなかった上、業務でも機械学習を使うことなんて皆無、それどころか機械学習なんて言葉は就職してからよう
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scikit-learn: machine learning in Python