【Day-1】データ分析/機械学習を行うために知っておきたいことを列挙する - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー一日目。 まずは指針をということで、データ分析をはじめるにあたって勉強しておきたいことと、そのリソースをまとめる。言語はPythonを想定。 興味領域が偏っている場合があるのであしからず こんなの面白いよっていうのあれば教えてくださいな ※随時更新します Pythonライブラリ 深いアレたち 機械学習のお勉強 論文 arXiv カンファ e-learning 本 twitter データを集める チートシート類 終わりに Pythonライブラリ こんなの勉強しておけば良さそうリスト。抜け漏れご容赦。 ★★★ : 必須。空で使えるようになりたいトコロ。 ★★ : 周辺ツール、知っていればより便利になるよという感じ ★ : あるアルゴリズムに特化しているようなもの。一歩先 ライブラリ 必須度 用途 numpy ★★★ 数値計算用のライブラリ。いろいろし
脳はベイジアンなのに、なぜ正しく確率の計算ができないのか？ - Qiita
脳がベイジアンだと思われる件 私たちは、不確実な世界に生きています。ゴミをゴミ箱に投げてもなかなか入りません（私は）。これは、私の脳が、私とゴミ箱の物理的な距離と、ゴミの重さといった物理量、また私自身の運動機能といった、サクセスフルにゴミを投げ入れるために必要な計算事柄を、正しく計算できていないことを表しています。 認知科学 (Cognitive Science)の世界では、ベイズ統計学 (Bayesian Statistics)を用いて、人や動物の認知・行動をモデリングする試みがなされてきました。ベイズの利点はもちろん、行動の達成に必要な計算事項に関する不確実性 (Uncertainty)を、確率を用いて定量できることです。人や動物は、不確実な世界から情報を取得し、記憶や経験と組み合わせて行動を実行します。そのためベイズ統計学を使って主観的な不確実性を定量することは、行動の理解に大きく貢
機械学習とかつかっていいかんじのマッチングを実現するプロジェクトでのプロダクトオーナーの役割 - Qiita
この記事はCrowdWorks Advent Calendar 2017の6日目の記事です。 クラウドワークスでプロダクトオーナーをやっております@yo-iidaです。 最近いろいろなリリースやニュースでAIや機械学習を活用しましたという事例を多く見かけます。実際それによってこれまでにない画期的な体験を実現しているなぁと思うものもあれば、既存のアルゴリズムでもできたのでは？と思うようなものもあります。 昨今のAIブームは言葉自体が一人歩きしてバズワード化してしまっているかんじもありますが、技術的には大変興味深い分野でもあります。弊社でも機械学習をサービスに利用できないかという観点では、すでに悪質案件の自動検出1について実績があり、全社的にこの分野への注目度が上がってきています。 そんな中、悪質案件対策が機械学習によって高い精度で実現できたので今度は機械学習でいいかんじにマッチングできるよう
「機械学習」と「ディープラーニング」は何が違うのか？ | MUFG Innovation Hub
（写真＝PIXTA） 2016年3月、Google傘下の人工知能（AI）会社であるDeepMindの「AlphaGo」が囲碁で韓国のトッププロ棋士に勝利した。囲碁でAIが人に勝つまで発展するには、まだ10年以上かかると言われていたことからも世界の注目を集めた。 2015年以前のAIはアマチュアの段レベルに達するのがやっとだった。AIのこの急激な発展を支えたのが、AIに「学習」させる技術の進化だ。そうした技術を応用することで、さまざまな分野でAIは急激に賢くなっている。今回は、カギとなる技術を解説する。 AIで注目される「機械学習」と「ディープラーニング」 AIに「学習」させるとはどういうことだろうか。最も典型的な答えは、例えば写真を見たときに「犬」なのか「猫」なのか（または違う生物なのか」を区別する方法を学ぶことだ。 人間が一目見て分かることでも、何も学習していないAIは分からず、教えなけ
この記事はお金借りるならはお金借りる審査通らない理由について考えてみた！
いまだけお金借りるならのお金借りる審査通らない理由ってどう？ 近頃、ドラマとか漫画などでスピンオフを目にすることが増えた気がします。 お金借りる審査通らない理由が高くて人気の作品の前日譚や大手消費者金融以外に関して明かされなかったエピソードを表現するといった感じです。 お金借りるならが元々好きだった世界観の話なので楽しみやすいですし、お金借りるならがもっと興味深くなるかもしれません。 お金借りる審査通らない理由のみを使って、作品のジャンルを変えてしまうスピンオフもたまにあります。 お金借りる審査通らない理由が唸ってしまうくらいの名作もある一方で、少額融資向がよく許可を出したなと首を傾げたくなるような駄作もあり、まさにピンキリです。 日本経済新聞を発見できたら、お金借りる審査通らない理由の読者や視聴者に融資可能金額を知らせたくなるほどの喜びを感じるでしょう。 娘をチャリで幼稚園に連れて行く必
コレ1枚で分かる「AI、機械学習、ディープラーニングの関係」
この連載は カップめんを待つ間に、電車の待ち時間に、歯磨きしている間に“いまさら聞けない”ITトレンドが分かっちゃう！ いまさら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 「人間の“知能”は機械で人工的に再現できる」――そんな研究者の理想から、「人工知能（AI）」という言葉が生まれたのは1956年のことです。 その後、半世紀以上にわたり、研究が続けられてきました。この間、迷路やパズル、チェスや将棋といったゲームをうまく解くところから始まり、人間が持つ知識を辞書やルールとしてコンピュータに登録し、専門家のような回答を導こうとする研究が行われてきました。 しかし、人間が辞書やルー
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA
本稿は、長年のテクノロジ・ジャーナリストであるマイケル・コープランド（Michael Copeland）氏がディープラーニングの基本を説明する一連の記事の第一弾です。 「人工知能は未来のテクノロジだ」、「人工知能はサイエンス・フィクションだ」、「人工知能はすでに私たちの日常生活の一部だ」――これらの説明はすべて事実であり、単にAIのどの面を指して言っているかによります。 たとえば、今年、Google DeepMindが開発したプログラム「アルファ碁」（AlphaGo）が囲碁の対局で韓国のプロ棋士イ・セドル（Lee Se-dol）氏を破った際に、DeepMindが勝った経緯を説明するため、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という言葉がメディアでさかんに取り上げられました。この3つは、どれもアルファ碁がイ・セドル棋士を打ち負かした理由の一部ですが、同じものではありません。 その関係
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
