Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
本物のウェブアクセスログを使用した、機械学習による異常検知(全データ/ソースコード公開)
おまたせしました この度、ついにこの記事を完成させることができました。これは私が数年前からずっと書きたいと思っていた、ウェブのアクセスログに対する、機械学習を使った異常検知の実例です。私は事あるごとに(※1)「情報セキュリティ分野でもデータサイエンスの技術は非常に重要だ」と繰り返していますが、この記事の内容はまさにその1つの証となると思います。この記事で示される内容を見れば、「うわ、機械学習、マジでヤバイい(語彙力)んだな...」となるでしょう。以下に心当たりのあるセキュリティエンジニアはぜひ読んで、そして実践してみてください。 機械学習に興味はあるものの、どこから手を付ければよいのかイメージがわかない 本当にAIやデータサイエンス、機械学習がセキュリティの分野で役に立つのか、確信がもてない データサイエンスや機械学習は難しそうだと思っている ログ解析において、grepや単純な統計処理より
DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep
(2018.1227)なんか急にバズったのでちょっと追記しました。 ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい！」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃に流行り出しました。 実際に企業が仕事としてディープラーニングに手を出し始めたのはAWSがGPUインスタンスをリリースした頃からだと思うので2014年ぐらいからでしょうか。 まだ流行り出して５年も経っていない技術であるため、最新の研究レベルでもディープラーニングの全容は明らかになっていなかったり(参照： ディープラーニングの解釈に関するサーベイ論文) 、正しくディープラーニングを理解するための教科書や参考書などもま
大井競馬で帝王賞を機械学習で当てた話 - Qiita
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊びとして見てもらえたらと思います。 証拠 当たったという証拠に、記念でとった馬券画像。 機械学習で予測したものと、パドックを見て予測したものと、２つ買いました。 (びびって複勝、しかも300円) 問題の設定 大井競馬場で行われる帝王賞の１位のみを当てます。 競馬には、色々な馬券の買い方がありますが、今回は簡単でシンプルな問題設定としたかったので、1位のみを予測することにしました。 データの取得 教師あり学習を行うので、過去の競馬結果のデータが必要です。 こちらのサイトからデータをクローリングしました。 南関東4競馬場公式ウェブサイト レース情報のページから、レースに出る馬の過去情報があるページへのリン
趣味で機械学習を駆使して「ラーメン二郎bot」を作ったら、役員に褒められ人脈も広がり、仕事のモチベーションがグッと上がった話 | HRナビ by リクルート
ラーメン二郎をディープラーニングで判定!? ラーメンフリークではなくても、「ラーメン二郎」の名前を耳にしたことは、一度くらいはあるだろう。濃厚な豚ベースのスープと極太麺が織りなす力強い味、丼からあふれんばかりの豪快な盛りつけを愛するラーメン二郎ファンは、「ジロリアン」と呼ばれ、関東を中心に40ある店舗（2017年11月現在）の前に今日も列をなしているはずだ。 そんな熱狂的なファンを擁するラーメン二郎は、いわゆる本部統制型の飲食チェーン店ではない。そのため内装や製法、具材、味、盛り付けが店舗ごとに異なる。こうした各店の違いや個性に目をつけ、ディープラーニングでどの店舗のラーメンかを画像で見分けるモデルを開発した人物がいる。NTTコムウェアで道路の不具合検知システムの技術開発に携わっている土井賢治さんだ。 ギーク仲間にウケたい一心で開発に着手 NTTコムウェア株式会社 ビジネスインキュベーショ
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