（2022/9/4追記）第12世代Core i5+GeForce RTX 3090マシンのベンチマーク結果を追加しました。 （2022/4/3追記）M1 Macのベンチマーク結果を追記しました。 （2022/2/23追記）第10世代Core i7＋GeForce RTX 3060マシンのベンチマーク結果を追加しました。 これまでに当サイトでは以下のような機械学習環境構築について紹介してきました。 Jetson-Nanoの使い方 JetPack4.3でTensorflowとDeepStreamNVIDIA GPU搭載MacBook ProにUbuntu 18.04を入れてCUDA/cuDNN/Tensorflow機械学習環境を構築Google ColabでGPU/TPU使用の機械学習 これらの実行速度をTensorflowのMNIST（機械学習のHello Worldと言える手書き文字認識）

おれの財宝か？ 欲しけりゃくれてやるぜ 探してみろ この世の全てをそこに置いてきた 世は大海賊時代を迎える…… © ONE PIECE／尾田栄一郎／集英社／東映アニメーション おれの財宝か？ 欲しけりゃくれてやるぜ 探してみろ 老後資金の全てをそこに置いてきた 余は大後悔時代を迎える…… ダブルインバースの長期保有でワヤ！！

こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． (追記)動画版も公開しました！全38時間の3部作という超大作です 【日本一の高評価】機械学習超入門講座(前編&後編)を公開しました!! 【ついに3部完結】機械学習超入門講座の本番編を公開しました!! いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました！！ 本記事はそのまとめです．目次として使ってください． 目次 線形回帰 第1回: 機械学習とは？なにをしているのか？ 第2回: 線形回帰の損失関数をわかりやすく解説 第3回: 最急降下法を図と数式で理解する(超重要) 第4回: 正規方程式を完全解説(導出あり) 第5回: scikit-learnを使って線形回帰モデルを構築する 第6回: 線形回帰の係数の解釈の仕方(p値) 評価 第7回: (超重要)過学習と汎化性能を理解する(

本​チュー​ト​リ​ア​ル​に​関​し​て​の​ご​質​問​は、​SIGNATE​に​て​開​催​中​の​コ​ン​ペ​ティ​ショ​ン​サ​イ​ト​( https://signate.jp/competitions/443 )​の​フォー​ラ​ム​に​お​き​ま​し​て、新規のスレッド（ディスカッション）にて​ご​質​問​し​て​い​た​だ​け​ま​す​と​幸​い​で​す。 また、本チュートリアルに関してのご要望があれば、Githubリポジトリ( https://github.com/JapanExchangeGroup/J-Quants-Tutorial )の Issues からご意見をいただけますと幸いです。 (なお、投稿の際には、過去に同じご要望がないかご確認ください。) 2021-01-29: 初版リリース 2021-02-05: 誤字や表記の修正を中心に改良 2021-02-12:

近年、「AI」という言葉をよく見かける背景には、機械学習を使った多様な手法による飛躍的進歩があります。この機械学習の主な手法の1つに「教師あり学習」があります。 教師あり学習には大きく分けて2つのタイプがあります。1つは、ある画像を「犬か否か」推定、あるいは「犬、猫、鳥」のどれに分類されるか推定する「分類」です。もう1つは、ある出来事が起こる確率を推定する「回帰」です。どちらのタイプも教師あり学習ではよく用いられますが、本記事で紹介する「ランキング学習」は一般的な「分類」や「回帰」とは 少し異なります。ランキング学習は近年発展してきた技術のため、英語の情報がほとんどで、日本語の情報は非常に少ないです。本記事ではすでに分類や回帰などの機械学習をやっている人を対象に、ランキング学習を詳細に解説していきたいと思います。 本稿は、「カムのブログ」に投稿されたブログ記事「ランキング学習～情報検索への

2021/03/19 JPX ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト —データ分析コンペティション第2弾の開催について— 2021年1月より取り組んでおります、ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト「J-Quants」（以下、「本実証実験」という。）（※）に関しまして、データ分析コンペティションの第2弾（以下、「本コンペティション」という。）を本日から開始いたします。 本コンペティションでは、株式市場を対象としたデータ分析の初学者・データサイエンスに知見のある有識者・自然言語処理の有識者等を対象者として、銘柄情報・株価情報・ファンダメンタル情報・日経電子版見出しテキストデータ・適時開示データ等の様々なデータを用いて、株価の分析等に取り組んでいただきます。 本コンペティションの概要は以下のとおりです。

はじめに スキルアップAIでは、下記の4講座を始めとして、現在、そしてこれから注目されるであろう最先端の機械学習/ディープラーニング技術に関する講座を開講しております。 GAN（敵対的生成ネットワーク）講座 現場で使える XAI（Explainable AI）講座 現場で使える自然言語処理実践講座 ディープラーニング最新論文対策講座 このような講座を開講していく中で、スキルアップAIの講師陣が注目している最先端技術をぜひ知りたいというお声を多くいただきました。 そこで、自動機械学習（AutoML）を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が中心となって、スキルアップAI講師陣にておすすめの論文を選びました。 今回は、下記の4つに分けて合計30本の論文をご紹介いたします

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はじめに 環境とエージェント 環境 マルコフ過程 本当のマルコフ過程 マルコフ決定過程 本当のマルコフ決定過程 強化学習の話をちょっとだけ 最後に はじめに 強化学習を真面目に勉強し始めたので、ここまで学んだ知見を記事としてまとめます。 線形代数の基本的な表記や確率統計で出てくる基本的な言葉を前提とし、理論的な証明などは割愛し結果だけを認める形で進めていきたいと思います。 環境とエージェント まず最初に強化学習で現れる「環境とエージェントの相互作用」なるもの言葉について、実を言うと、目の前にある課題は環境とエージェントの相互作用というのは必ずしも必要がないかもしれません（そうであれば強化学習という手段を行使しないということ…）。 強化学習を学び始めるとどうしてもこの相互作用なるものが前提で話が進んでしまうため、若干の分かりにくさが生まれてしまうように思います。ここでは思い切って、「環境」と