https://jp.techcrunch.com/2021/06/02/2021-06-01-molecule-one-grows-its-drug-synthesis-ai-platform-with-a-4-6m-seed-round/
［AI・機械学習の数学］確率分布の基本、ベルヌーイ分布、二項分布を理解する
連載目次 前回までは、特定の事象（できごと）が起こる確率の取り扱いやベイズの定理などについて見てきました。ここからは「確率分布」について見ていきます。 確率分布とは、全ての事象に対する確率を洗い出して、それらの事象がどのような確率で起こるかを表したもの……いわば全体像を表したものと考えていいでしょう。といっても、抽象的すぎて何のことか分からないかもしれませんね。しかし、具体例を見れば「なんだそんなことか」と簡単に分かる話です。 ここでは「分布」とはそもそもどういうものか、ということから始め、今回は離散分布の例としてベルヌーイ分布と二項分布を、次回は連続分布の例として正規分布とベータ分布を紹介します。併せて次回、ごく簡単にではありますが、事前分布や事後分布など、ベイズ統計に関する話題についても触れます。具体的には、今回と次回で以下のようなトピックを扱います。
機械学習できるデータを用意せよ MLで重要なデータマネジメントの11領域
Machine Learning Casual Talkは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティスとアンチパターン」。機械学習ではデータを扱いますが、そのデータマネジメントがしっかりしていないと破綻してしまうという点について、ゆずたそ氏がお話します。後半は実際のデータマネジメントの方法ついて。 データマネジメントの11領域 ゆずたそ氏（以下、ゆずたそ）：そういったつらい状況の中で、解決のために何ができるかという話をしていきたいと思います。ちょうど今折返しぐらいの時間なので、後半、この話をやっていきます。 今回テーマにもあるように、データマネジメントという概念・手法が鍵になるかなと自分は考えています。 じゃあ「データ
【レポート】これから機械学習を学びたい方向け『AWSで始める機械学習』 #AWSSummit | DevelopersIO
2020年9月8日から9月30日までオンラインで視聴可能なクラウドカンファレンス、AWS Summit Online 2020が開催中です！ 本エントリでは、ライブセッション「AWS-42：AWS で始める機械学習」のレポートをお届けします。 概要 スピーカー アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 西日本ソリューション部 ソリューションアーキテクト 桶谷 拓也氏 セッション概要 機械学習（ML）は、デジタルトランスフォーメーションでますます普及しています。ほとんどの皆さんは AI / ML を活用して競争上の優位性を獲得することの重要性を理解していますが、必ずしもどこから始めればよいかを理解できているわけではありません。本セッションでは AWS を使うことでどのように機械学習を学べるのか、どのように機械学習を始めれるのかをご紹介します。 動画・資料 アーカイブ動画と資
Make: Japan | 1冊まるごとScratchでできる！機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習』が7月発売。試し読みページを公開！
1冊まるごとScratchでできる！機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習』が7月発売。試し読みページを公開！ 子ども向けビジュアルプログラミング言語「Scratch」を使って学ぶ、機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング』が7月に発売されます。ML2Scratch、TM2Scratch、PoseNet2ScratchなどのScratchで機械学習を扱える拡張機能を組み合わせ、画像認識や音声認識、姿勢推定などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学んでいくことができます。だんだんとステップアップしながら、最終章では、遺伝的アルゴリズムをScratchで実装することにも挑戦します。Pythonなどのテキストプログラミング言語や、難しい数学の知識は不要。機械学習の仕組みを使ったアプリケーションを“作りながら学
【入門】機械学習に1時間でコードレベルまで入門する方法 #Keras #SageMakerStudio | DevelopersIO
皆さん、こんにちは。コンサル部のテウです。 2020年もあっという間に２ヶ月が経ちました。新年目標の達成進捗率はいかがでしょうか？ 今年こそ機械学習に入門しようぜ！！って決心された方もいらっしゃると思います。なので、今回は機械学習に 爆速 で入門できる方法をご紹介させて頂きたいと思います。 本記事の手順通り、ランチタイム等の時間を活かして、手軽に入門してみてください。 目次 始める前に 皆さんのご存知の通り、機械学習を一瞬でマスターすることは不可能だと思います。ですが、手を動かして、可能な限りより早く技術を体験することはとても大事だと思います。技術を実際に体験して、何ができるかを確実に把握することにより、次のステップへのチャレンジのハードルも下がりますね。 本記事は、今まで SageMaker インスタンスを一度も起動してみたことがなかった方を対象として書かれております。この機会に是非Sa
らんらんこと高桑蘭佳が、メンヘラテクノロジーで彼氏束縛AI開発を目指すまで
8月には上場企業ガイアックスの出資を受け、株式会社メンヘラテクノロジーを起業。スタートさせた女子大生と社会人のマッチングサービスが賛否両論を巻き起こすなど、話題にこと欠かない。 ｢生きづらい自分｣がすべての動機と話すらんらんさんは、なぜメンヘラとテクノロジーを結びつけたのか。 自分が生きづらいという原点 ｢人のためにというより、わたしは自分が生きづらいので、自分のためのテクノロジーやサービスなんです。よく“意識高い系”に誤解されるんですが、意識が本当に低いです｣ 秋雨の降りそぼるグレーの空の下、メンヘラテクノロジーの出資元ガイアックスが運営する、Nagatacho GRiD（東京都千代田区）にらんらんさんを訪ねた。プラチナブロンドのおかっぱに、黒いパーカー姿。ゆっくり言葉を選びながら、自身について話し始めた。 少し鼻にかかった声といい、年齢不詳のルックスといい、まるでアニメのキャラクターの
開発者が2019年に身に付けたいスキル--トップは「機械学習とデータサイエンス」
Joe McKendrick （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2018-10-22 12:28 SlashDataが2万500人以上の開発者を対象に行った調査によると、機械学習とデータサイエンスを学びたいと思っている開発者が多いことがわかった。機械学習とデータサイエンスは、今後1年の間に学ばなければならないもっとも重要なスキルとなっており、データサイエンス分野に足を踏み入れるに当たって、言語ではPythonが選ばれている。 SlashDataの調査では、機械学習とデータサイエンスが2019年に学びたいスキルのトップに挙がった。45％の開発者がこれらの分野での専門知識を得たいと回答している。 開発者が優れたスキルを身に付けたいと思っている分野として、デザインシンキングも挙がった。調査からは、以下のスキルが身に付けたいスキルとして挙げられている。 機械学習／デ
HUNTER×HUNTERの念能力6系統で喩えるデータ分析スキル - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
HUNTER×HUNTER モノクロ版 36 (ジャンプコミックスDIGITAL) 作者: 冨樫義博出版社/メーカー: 集英社発売日: 2018/10/04メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る みんな大好きHUNTER×HUNTERの36巻発売を記念して、調子に乗って面白いことを考えてみました。。。と言いますか、正確には某所で提案をいただいたのでやってみることにしました。題して「念能力6系統で喩えるデータ分析スキル」です。一見バカバカしい感じもしますが、念能力6系統のように「それぞれに独立した軸として定義可能でしかも互いの親和性も表すことができる」という点で、なおかつHUNTER×HUNTERファンであれば容易にその位置付けが理解できるという点で、データ分析スキル同士の関連性をある程度分かりやすく表せるのではないかなと思ったのでした。 スキルセットの一覧については、以前のス
技術書典5で弊社の機械学習活用事例を紹介します - u++の備忘録
2018年10月8日に池袋サンシャインシティで開催される技術書典5に、弊社のエンジニア有志で執筆した書籍を頒布します。 techbookfest.org 私は第1章「機械学習を用いた日経電子版Proのユーザ分析」を担当しました。 私は弊社にて、営業・マーケティング向けのデータ分析や、業務効率化のための環境整備を担当しています。 本章では、機械学習を用いた「日経電子版Pro」のユーザ分析事例を紹介しました。課題設定から始め、データの前処理や予測モデルの構築など一連の過程を、Pythonのコードと合わせて掲載しています。 pr.nikkei.com 以下のような読者を想定して執筆しました。Kaggleでテーブルデータを処理するような過程が含まれているので、Kaggleに興味がある方なら楽しんでお読みいただける内容になっていると考えています。 データ分析に興味がある PythonのPan
機械学習チームにおけるエンジニアの道は2つある――クックパッドの伊藤敬彦氏が語る生存戦略【デブサミ2018 夏】
機械学習を利用したプロジェクトの運営や推進については、機械学習への理解の進んだ現時点でもさまざまな困難が伴います。「Developers Summit 2018 Summer」で行われたクックパッド株式会社 伊藤敬彦氏のセッションでは、機械学習プロジェクトにソフトウェアエンジニアリングを活用することで、その困難を低減・解消した取り組みに関する発表がありました。本記事ではその内容についてレポートします。 講演資料：機械学習チームにおけるソフトウェアエンジニア～役割、キャリア 機械学習チームにおけるソフトウェアエンジニアの役割 修士・博士としてデータマイニング分野の会議で発表を行うなどの経験を重ねていた伊藤氏は、2007年にソフトウェアエンジニアの職に就いた後、検索エンジンやNLP（Natural Language Processing：自然言語処理）といった、さまざまな経験を経て、2017年
Googleのキーボードアプリ「Gboard」で自撮り写真からいろいろなステッカーを作る方法 | ライフハッカー・ジャパン
Googleが、キーボードアプリ「Gboard」のバージョン7.5を正式にリリースしました。 メッセージやステッカー対応アプリで使用できる、自撮り写真を元にした自分のステッカーを作成できる新機能「Minis」も追加されています。 GboardのMinisは、「Bitmoji」やGoogle Alloの「Selfie Stickers」を使ったことがある人には、馴染みのある機能に思えるかもしれませんが、自撮りの写真を元に大量の絵文字のステッカーをつくるために、機械学習を使用しているところが、これまでのアプリとは違います。 また、iOS 12で搭載されるAppleの「Memoji」の機能に似ていると思う人もいるかもしれません。しかし、 GboardのMinisは2Dに加えてMemojiと同様に3Dがあるだけでなく、Gboard 7.5に対応をしているデバイス（iOSを含む）で作成することができ
プログラミングが大好きなWeb系エンジニアの50代以降のキャリアに関する考察 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、サイバーエージェントさんの「身に着けた技術をいかに捨てられるか。エンジニア歴39年、今でもエンジニアで居続ける理由。」という記事が大変話題になりました。 プログラミングやテクノロジーが大好きでWeb業界で働いているエンジニアの方の多くは、「可能であれば50代以降も現場で"手を動かすエンジニア"として働きたい」と考えてらっしゃると思いますが、平松さんのような方はかなり例外的で、Web業界で多数の現場を経験してきた私でも、50代以上の現役エンジニアの方とご一緒にお仕事をさせて頂いた経験は残念ながら一度もありません。 私は現在、雑食系エ
「技術者のための確率統計学」が出版されます - めもめも
www.shoeisha.co.jp 表題の書籍が翔泳社より出版されることになりました。査読に参加いただいた読者の方を含め、編集・校正・組版・イラストデザインなどなど、本書の作成に関わっていただいたすべての方々に改めてお礼を申し上げます。 これでついに（！）「技術者のための基礎解析学」「技術者のための線形代数学」とあわせた三部作が完成となりました。 「昔勉強した気がするけど、もうすっかり忘れちゃった」「あのカタイ数学の世界をもう一度、真面目に振り返りたい」―― そんな読者を想定したこれらの書籍を執筆するきっかけは、やはり昨今の「機械学習ブーム」でした。2015年に出版させていただいた「ITエンジニアのための機械学習理論入門」では、細かな数式を含む計算は、すべて「数学徒の小部屋」と題したコラム枠に押し込めていたのですが、その後、読者の方から「ここに書かれている数式を理解したくて、もう一度、数
イープラス「チケット購入アクセスの9割がbotだった」――アカマイの検知システムで判明
アカマイ・テクノロジーズは8月23日、同社のbot検知システムをチケット販売サイト運営会社のイープラスに導入した結果、悪質なbotによるアクセスのブロックに成功し、チケット買い占め問題を改善できたと発表した。チケット購入のアクセスのうち9割超がbotだったという。 チケット販売サイト「e+」（イープラス）を運営するイープラスは、以前からチケットの転売目的と疑われるWebサイトへのアクセスに悩まされていた。これまで、難読文字や図形問題をユーザーに解かせる方法などを検討してきたが、難読文字は自動解析で突破されるためほぼ効果がなく、図形問題を提供する外部サービスも止まることがあったりと、期待する効果は得られなかった。 そこで、同社はキー入力やマウスの動きなどの振る舞いを機械学習してbotを検知・制御できるアカマイの「Bot Manager Premier」（BMP）を導入。BMPで、ある先行販売
結局、機械学習に必要な数学ってなに？
前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。
機械学習を用いると匿名のソースコードから個人を識別可能であることが判明
by Brian Klug プログラミング言語を用いて書かれた「ソースコード」はあらかじめ定められた規則に従って記述する必要があり、匿名で公開されたコードから個人を識別することは困難に思えるかもしれません。ところが、実際にはコードにも個人の特徴が色濃く表れており、機械学習を用いてコードのサンプルから個人を識別できることが判明しました。 DEF CON® 26 Hacking Conference Speakers https://www.defcon.org/html/defcon-26/dc-26-speakers.html#Greenstadt Machine Learning Can Identify the Authors of Anonymous Code | WIRED https://www.wired.com/story/machine-learning-identify-
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