【論文メモ】非専門家向けの調査に基づく、インタラクティブな機械学習ツールの設計 - u++の備忘録
Grounding Interactive Machine Learning Tool Design in How Non-Experts Actually Build Models Machine Learning (ML)の「非専門家」が実際にMLソリューションを構築する方法を調査 非専門家特有の可能性と、陥りやすい落とし穴が明らかになった 例えば、accuracyがパフォーマンスの単一の尺度として認識され、問題あるモデルがデプロイされた 調査結果から、初心者向けのMLツールを設計する上では簡便性だけでなくロバスト性も同様に重要な目標だと示唆された 非専門家がロバスト性のあるソリューションを容易に構築できるよう促すための設計理論を作成した 論文リンク https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/grounding-inter
Dive into Deep Learning with 15 free online courses
By David Venturi Every day brings new headlines for how deep learning is changing the world around us. A few examples: Deep learning algorithm diagnoses skin cancer as well as seasoned dermatologists Amazon Go: How Deep Learning and AI will change Retailing Deep Learning Makes Driverless Cars Better at Spotting Pedestrians Want to see what the fuss is all about? Looking to master the technical con
Fast Python Serialization with Ray and Apache Arrow
This post elaborates on the integration between Ray and Apache Arrow. The main problem this addresses is data serialization. From Wikipedia, serialization is … the process of translating data structures or object state into a format that can be stored … or transmitted … and reconstructed later (possibly in a different computer environment). Why is any translation necessary? Well, when you create a
LIMEで機械学習の予測結果を解釈してみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 初投稿です 追記(20171031) HTMLを出力する際のエンコードがasciiだったため日本語が文字化けしていましたが、UTF-8をサポートするようになったようです！ 下記に文字化け対策の文章がありますが、読み飛ばしていただければ幸いです。 導入 セクシーなデータサイエンティストの皆様におかれましては、日々の業務で様々な機械学習のモデルを構築しておられるかと思います。それは例えば、あるサービスのユーザ情報を用いてコンバージョンするかしないかを予測していたり、またある時は年収を回帰で予測していたり、またあるときはユーザが投稿した画像情
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 - にほんごのれんしゅう
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが
これさえ読めばすぐに理解できる強化学習の導入と実践
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
機械学習で抑えておくべき損失関数（分類編） - HELLO CYBERNETICS
はじめに ニューラルネットワーク 損失関数を考えるモチベーション 分類の損失関数 ０−１損失関数 分類における損失関数の基本 0-1損失の問題点と代理損失 色々な損失関数 分類の損失を考える上で重要な「正解と出力の積」 ロジスティック損失 指数損失 ヒンジ損失 平滑化ヒンジ損失 損失関数の図示 0-1損失で図の見方を確認 ロジスティック損失 指数損失 ヒンジ損失 平滑化ヒンジ損失 比較 最後に モデルの方の話 実際に使う場合の話 学習の評価は「正解・不正解」だけでない 回帰における損失関数 はじめに 機械学習における教師あり学習では、入力に対してパラメータを用いて関数を構築し、正解データに対して損失を定義し、これを最小化する手続きを取ります。 損失を、色々なとの組に対して計算し、その総和が最小化されるようにを決めることを学習と呼びます。これにより未知のデータを入力した時に、それに対する正解
機械学習を使いこなすUXアーキテクト�エンジニアの必要性 | F's Garage
例えば、今時の海外のゲームではAIがゲームバランスを調整していると聞く。 自動的なゲームバランスの調整にAI的なロジックが使われていて、ゲームとしての適切なグルーブ感を自動調整しながら、ユーザーの楽しさを継続させるという部分らしい。 文章に書くと昔からアルゴリズムで行われているこのようにも思えるが、きっと、もっと高度なことが行われていると、一旦仮定する。 いずれにせよ一番重要なのが「ゲームとして楽しいバランス」。これを決めるのは、ゲームクリエイターの味付けでありセンスであるというところ。 昔、天才ゲームクリエイターと呼ばれる人と一緒に仕事をしていたので聞かされた話があって、それは現在の業界的に正しいのかはわからないが、ゲームが完成する直前になってからがゲームクリエイターとしての勝負だということ。 決して単純なロジックやフローチャートでは語りきれない「天才だけがもっているセンス」をどうにかパ
PRMLのアルゴリズムをPython(ほぼNumpyだけ)で実装 - Qiita
自分の勉強（機械学習のアルゴリズムやPythonの勉強）のためにPRMLに掲載されている手法をPythonで実装していきます。 原則としては、アルゴリズムの部分ではPythonの標準ライブラリに加えてNumpyだけ使用可能としていきます。scikit-learnやtensorflowなどの機械学習パッケージは使いません。matplotlibなどの結果を図示するパッケージはアルゴリズムの実装と関係がない限りは使っていきます。また、必要になったらscipyなどの他のパッケージもたまに使っていきます（すでにディガンマ関数などに使用）。ただし、最適化ツール（例えばscipy.optimizeやtensorflowの自動微分機能）などの実装を著しく簡単にするものは使いません。 基本的には、章ごとに一つの手法を実装していきます。~~一通り終われば二周目に入るかもしれません。~~自分の勉強のためのものな
Gradient Boosting と XGBoost
Gradient Boosting や XGBoostについて調べたことをまとめました． Gradient Descent や Newton法と絡めて説明していきたいと思います． 目次 Boosting Gradient Descent (Steepest Descent) Gradient Boosting Regression Tree Gradient Tree Boosting Learning rate Newton Boosting XGBoost Generalization Error Conclusion Reference Boosting Boostingとは，ランダムより少し良い程度の”弱い”学習アルゴリズムを使って， そのアルゴリズムよりも”強い”学習アルゴリズムをつくることです． イメージとしては，弱い学習アルゴリズムを”boost”してあげる感じでしょうか．
FastBDTでの高速化 - Negative/Positive Thinking
はじめに 勾配ブースティング木の高速化はどうすればいいだろうと調べていたら、arxivで流れているのを見かけたのでメモ。 FastBDT: A speed-optimized and cache-friendly implementation of stochastic gradient-boosted decision trees for multivariate classification https://arxiv.org/abs/1609.06119 https://github.com/thomaskeck/FastBDT Stochastic Gradient Boosted Decision Tree(SGBDT) 勾配ブースティングの各イテレーションで、学習データから非復元抽出でサンプリングしたデータを用いる https://statweb.stanford.edu/~j
機械学習ツール最前線
ここ1年ほど、人工知能、特に機械学習（Machine Learning）に関する技術革新が著しい。ディープラーニング（多段のニューラルネットワークによる機械学習）が画像認識、音声認識で目覚ましい成果を挙げているのは、その象徴だ。 それに伴い、機械学習の機能を情報システムに組み込むツールも充実してきた。クラウドサービスして提供する「クラウドAI」を米IT企業が相次ぎリリースしたほか、大規模データを扱えるオープンソース実装も増えている。 本特集では、主要な機械学習ツールの特徴や使いこなし方を解説する。 ［6］国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か 本稿では、Preferred Networks／Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要を説明する。 2015.10.01 ［5］NVIDIA DIGIT
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
Long Short-term Memory
3. Grid Long Short-term Memory 面白そうな論文 ”Grid Long Short-term Memory” [Kalchbrenner+ 2015] Long Short-term Memory(LSTM)を縦横につなげ てやるとWikipediaの文字予測タスクでNN界最強 中国語英語翻訳でもphrase-based reference systemよりはるかに性能がいい これを理解するために遡っていく… 3 http://arxiv.org/abs/1507.01526 4. LONG SHORT-TERM MEMORY 今回解説するのはこれ、LSTM元祖の論文 “LONG SHORT-TERM MEMORY” [Hochreiter&Schmidhuber 1997] Recurrent Neural Networkの問題点を指摘し、 LSTMを考案した
広告配信現場で使うSpark機械学習
8. データ構造 8 • id: ad identifier • click: 0/1 for non-click/click • hour: YYMMDDHH • C1 -- anonymized categorical variable • banner_pos • site_id • site_domain • site_category • app_id • app_domain • app_category • device_id • device_ip • device_model • device_type • device_conn_type • C14-C21 -- anonymized categorical variables
統計的機械学習入門 | 中川研究室
教科書は東京大学 工学教程 情報工学の「機械学習」です。現在は試作版を使っていますが、来年度までには市販版を刊行する予定です。 導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計と例題(機械翻訳など) 教師あり学習と教師なし学習 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質と表現 Bayes推論pdf Bayesによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味 1次元正規分布と事後分布 多次元正規分布 条件付き正規分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Ne
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ぼくのかんがえたさいきょうの機械学習プロジェクト進行法（PoC/デモ編）
Chainerの使い方と自然言語処理への応用
