機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 手法 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデ
5年間でこんなに増えたAI向けフレームワーク
ディープラーニングに代表されるAIの適用範囲は着実に広がっている。企業のITシステムにおいても成果を期待できるシーンが見えてきた。このため近い将来には、ITエンジニアがAIを活用するシステムを提案したり、開発したりすることが、決して珍しいことではなくなるだろう。 ITエンジニアにとっては、活躍の場を広げるチャンスと言える。そこでAIを活用するシステムの開発を巡る状況も確認しておこう。 AIを活用するシステムの開発は、既存の業務システムの開発とは異なる点が多い。初めのうちは戸惑うかもしれない。 特に注意したいのは開発プロセスである。機械学習を利用するシステムでは、処理フローなどを定義しない。従ってシステムを構築した際に、要件と照らし合わせて適切かどうかを評価することが難しいわけだ。 また、ディープラーニングを利用したシステムの場合、内部がブラックボックス化してしまう面がある。先に解説した通り
TensorFlowのTutrialの解説と機械学習の実験をした。 - のんびりしているエンジニアの日記
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
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