2018年12月5日 リクルートスタッフィングのイベントでの資料です。 「機械学習のエッセンス」の解説がメインになっています。
機械学習の中身を理解する - Speaker Deck
2018年12月5日 リクルートスタッフィングのイベントでの資料です。 「機械学習のエッセンス」の解説がメインになっています。
Amazon、AWSでのオンライン「機械学習大学」を無料で開講 - ITmedia NEWS
米Amazon.comは11月26日（現地時間）、社内エンジニア向けに提供している機械学習講座を、AWSトレーニング経由で無償で一般公開すると発表した。 コースには開発者向け、データサイエンティスト向け、データプラットフォームエンジニア向け、ビジネスプロフェッショナル向けがあり、各コースに入門編と上級編がある。全部で30件以上、合計で45時間以上のコースで、「Amazon Polly」や「Amazon Recognition」などを含む、機械学習全般を学べる。 関連記事 Apple、女性起業家養成キャンプへの参加者募集開始 Appleが、アプリ開発で起業を目指す女性のための養成キャンプ「Apple Entrepreneur Camp」を立ち上げた。本社キャンパスのテクノロジーラボで2週間、エンジニアや幹部の指導を受けられる。 Alexaスキルで使える音声増やす「Amazon Polly」
PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]
Chainerでディープラーニング ここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。 そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。 と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、
![PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e53bb13cf631b1e3bc72b3ac943fb336b5db04c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20171002%2F20171002221628.png)
未経験者から機械学習エンジニアになるために必要な知識と勉強法 - paiza times
Photo by Strelka Institute for Media, Architecture and Design 秋山です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人がすごく増えてきましたね。弊社のエンジニアにも機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、「機械学習を勉強したいけど、難しすぎて何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いです。それなりに開発経験のあるエンジニアでもそうなので、経験の浅い人だと、なおさらかと思います。 機械学習と一言で言っても、実践するのに必要な知識の分野は多岐に渡ります。 そこで今回は、未経験者が機械学習エンジニアとして転職するにはどういった知識や勉強が必要なのかを書いていきます。 ■最低限必要な知識 ◆プログラミングスキルとライブラリを使える知識 Pythonには、Tensorflowやsciki
なぜ身の程知らずな初心者が「機械学習やりたい」とか言うのか - paiza times
Photo by Esmée Winnubst こんにちは。谷口です。 開発業務未経験や、経験が浅い状態から「ITエンジニアに転職したい」という人が増えてきました。 もちろん最初は誰でも初心者ですから、未経験でもプログラミング初心者でも、エンジニアを目指すのは可能です。実際にpaizaでも、他の職種からエンジニアに転職して、大活躍している人はたくさんいます。 ただ一方で、エンジニアを目指して転職活動をしているのになかなか内定が出ない人たちもいます。 その中には 実務経験も勉強したこともないのに「機械学習の求人にしか応募したくない」 あまり求人がない（あっても超狭き門な）言語や開発環境にこだわる 初心者なのに「スペシャリスト的なポジションにつきたい」 といった身のほど知らずな方が常に一定数いるのです。 たとえば、「漫画を描いたことはないけど、ジャンプで連載を持ちたい！連載が決まったら編集部に
機械学習のデータセットを可視化する「Facets」で遊んでみた - paiza times
秋山です。 先日、Google Open Sourceで「Facets」という機械学習向けデータセットの可視化ツールが公開されました。 サイトはこちら opensource.googleblog.com (※Chromeであれば、ブラウザ上でどういったことができるかのデモを触れます。Safariだとうまく動かない？ようなのでご注意ください） GitHubはこちら github.com デモのようにブラウザ上でデータを可視化したり、Pythonライブラリのjupyter内で使ったりすることができます（ブラウザで表示させるかjupyter内で表示させるかだけの違いですが…） 例えば巨大なデータを扱っていて、うまく分離できていないデータ群はどの辺りになるのか…といったことを可視化して眺めたいときなどによさそうなので、実際にちょっと使ってみたいと思います。 ■Facets使ってみた Facetsに
類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました（Pythonで音声信号処理）。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） Visual Wordsを用いた類似画像検索（2010/2/27） という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います！ 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
