Andrew Ng先生の機械学習講義を解説する勉強会資料を公開 - エンタープライズギークス (Enterprise Geeks)
シリコンバレーの有名大学であるスタンフォード大学で、Andrew Ng先生の教える機械学習の講義が人気を集めている。この講義は形を変え、courseraという無料のWeb上オンラインコースとしても受講でき、ここ日本でも機械学習の勉強がしたい人達の間でも人気の講義となっている。 [Machine Learning by Stanford University] https://www.coursera.org/learn/machine-learning/ 人気の秘密 Andrew Ng先生の講義は内容が非常に実用的であることが人気の理由の1つとして挙げられるだろう。Andrew Ng先生はシリコンバレーの企業を相手に機械学習の指導をしている。おそらくその経験から、理論に走りすぎず、機械学習を適用するプロジェクトにおいて本当に有意義な内容に強くフォーカスしていることが感じられるのだ。Andr
機械学習の経済学：クラウドはIoTの夢を見るか - Preferred Networks Research & Development
比戸です。夏の思い出、もう作りましたか？ 今回はPreferred Networksのポジショントークをします。と言っても、ディープラーニングではなく、Internet of Thingsのほうです。 前回IoT関連のブログ「のび太とインターネット・オブ・シングス」を書いてから1年半弱、枯れたバズワードどころか、IoTはあらゆる業界を巻き込んだムーブメントになりつつあります。ちょうど昨日発表された、ガートナーの2015年度版ハイプサイクルでも、去年に続きハイプカーブの頂点に位置付けられていました。 IoTではコネクションとデバイスの管理、プロトコルの互換性、セキュリティについての議論が盛んですが、それは脇において、我々はいつも通りデータ解析の話をしたいと思います。 興味は「クラウドコンピューティングはIoT向けデータ解析でも唯一の主役となるのか？」です。 結論はずばり「そんなにうまくはいか
Deep Learning Tutorials — DeepLearning 0.1 documentation
Deep Learning Tutorials¶ Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. See these course notes for a brief introduction to Machine Learning for AI and an introduction to Deep Learning algorithms. Deep Learning is about learning multiple levels of represen
IPython Notebookをアドホック分析環境として使う
こんにちは、Gunosyのエンジニアの粟飯原です。Gunosyでは、主に広告配信サーバー全般の開発運用インフラを行いつつ、データ集計や分析等を行なっています。 Gunosyのエンジニアブログはこちら http://gunosy.github.io/2014/07/08/iptyhonnotebook.html 今回は、自分が開発業務や分析業務で日常的に利用しているIPython Notebookを便利に使う方法を紹介させて頂きます。 基本的に、pipでライブラリがインストールできる環境とnumpy、scipyの環境が揃っていることが前提で進めます。windows環境であれば、ライブラリのインストールは以下のURLのパッケージ群を利用すると快適です。とはいえこのページで紹介しているライブラリはwindowsでは動かないものもあります。 http://www.lfd.uci.edu/~gohl
Bijostagram... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Bijostagramという、instagramから美女画像を自動的に集めてきて表示するというWebサービスが公開されています。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram 以下のリンク先でこのサービスの作者の方がその仕組みを解説をされています。 きれいなおねいさんのあつめかた：Bijostagramのはなし。instagramはiPhoneお持ちの皆さんはご存知の人気写真共有アプリです。instagramはその爆発的な人気にもかかわらず、最近までAPIが公開されていません
しましま/IBIS2013 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
第16回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013)† このページはしましまが IBIS2013 に参加してとったメモです．私の主観や勘違いが含まれていたり，私が全く分かってなかったりしていますので，その点を注意してご覧ください．誤りがあれば，指摘してください． チュートリアル1：機械学習概要† 村田 昇（早稲田大学） 学習とは『賢くなる手続き』 スパムメール，Googleの検索，推薦システム，Watson，将棋，徴税システム 計算論的学習理論 人工知能とアルゴリズムの初期研究：決定的 → 確率的・非決定的な考え方の登場 80年代の Valiant 十分な確率で正解に達すればよい → PAC学習 統計的学習理論 確率的近似法（統計的探索に確率探索の手法を導入）→ 学習系の平均挙動の統計的解析 → VC次元の理論と発展 学習問題の枠組み 教師あり（回帰，識別）・教師なし（クラスタリ
reCAPTCHA - Wikipedia
reCAPTCHA（リキャプチャ）とは、ウェブサイトの制限エリアへのアクセスを試みるボットからサイトを防御するためCAPTCHAを利用するのと同時に、そのCAPTCHAに対する返答を紙の本のデジタル化に活かすシステムである。 オリジナルは2007年にカーネギーメロン大学ピッツバーグ本校にて開発された[1][2]。 2009年9月16日にGoogleはこのテクノロジーを買い取っている[3][4]。 現在reCAPTCHAはニューヨーク・タイムズが持つ記事アーカイブの電子化[5][6][7]及びGoogle ブックス[7]の書籍電子化に利用されている[8]。前者は2009年の時点で、130年分を超えるという全記事のうち約20年分のデジタル化を2、3ヶ月で完了しており[9][10]、残余は2011年末までの完了を目指していた[11]。 reCAPTCHAは、OCRソフトウェアが読み取れなかった文
富士通研、多彩な声やトーンで情報を伝える音声合成技術を開発
富士通研究所は3月31日、高品質で多彩な声を短期間で作成でき、利用シーンや利用環境に合わせたトーンで情報を伝える音声合成技術を開発したと発表した。 テキストを音声で読み上げる音声合成技術は、刻々と変化する交通情報の放送や、住民向けに地域の情報を放送する市町村防災行政無線、美術館・博物館の展示ガイダンス音声、電話による問い合わせに自動音声ガイダンスで応答する自動音声応答システム、カーナビをはじめとする組み込み端末の音声アプリケーションなど、幅広く利用されている。また、工場や作業現場などでは、ハンズフリーで作業を妨げないという利点から、音声で情報を通知するという使い方も始まっている。このような中、従来の音声合成技術はテキストを読み上げるだけだったが、利用シーンが広がるにつれ、多彩な声やトーンを自在に使い、表現力豊かにわかりやすく情報を伝える音声合成技術が望まれている。 従来の音声合成技術は、話
ワインの味（美味しさのグレード）は予測できるか？（１） - verum ipsum factum
データ分析の威力を色々な実例を挙げて述べた「その数学が戦略を決める」（イアン・エアーズ著）を読まれた方も多いと思います*1。 その中に、ワイン好きの経済学者オーリー・アッシェンフェルター（Orley Ashenfelter, プリンストン大学）がワインの質を計算する式 ワインの質 = 12.145＋0.00117 × 冬の降雨＋0.0614 × 育成期平均気温 －0.00386 × 収穫期降雨 により、伝統的なワイン批評家たちに「このやり方自体バカげていてまともには受け取れない」とまで言われたことが書かれています。 この式はワインの値段を予測する式ですが、ではワインの味を式で表すことは可能なのでしょうか？ 実は可能で、ワインに含まれている成分（化学物質）の濃度などが分かれば、ワインの味（専門家が付けたグレード）を式で表すことができます。それが次の式です。 ちなみに、ワインの味（グレード）は
本当に人間に残る仕事は何だろう／アルゴリズムが全て呑み込む未来 - 風観羽 情報空間を羽のように舞い本質を観る
■『ポーカーゲーム』における機械と人間 人間同士で競う、ポーカーゲームを実際にやってみたことのある人はどれだけいるだろうか？ 自分でやったことはなくても、映画やテレビ等の題材として幾度も取り上げられていることもあり、何となくであれ見知っている人は多いと思う。無表情を装うことを『ポーカーフェイス』というが、相手に自分の心理を知られないようにしつつ、相手の肚を探る。相手の顔色を伺いながら騙し合う。人間臭い要素が満載だ。もちろん運の要素も大きい。 ここにコンピューターが本格的に参戦して、人間を打ち負かしてしまうなんていうことがあるのだろうか。チェスや将棋のように、勝負のかなりの部分が『合理性』で決まるゲームと違って、ポーカーはいわば数量化できない人間的な要素の塊のようなゲームに見える。そこに合理性の塊のようなコンピューターが太刀打ちできるのか？ そんなことは『原理的』に不可能なのではないか。だが
非公開サイト
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機械学習 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
機械学習とは，Arther Samuel によれば「明示的にプログラミングすることなく，コンピュータに行動させるようにする科学」 のことです． 歴史的には，人工知能の研究分野の中で，人間が日々の実体験から得られる情報の中から，後に再利用できそうな知識を獲得していく過程を，コンピュータにおいて実現したいという動機から生じました． 現在では，数値・文字・画像・音声など多種多様なデータの中から，規則性・パターン・知識を発見し，現状を把握や将来の予測をしたりするのにその知識を役立てることが目的となっています． しましまの私見に基づいて，機械学習の各種の問題を整理しました． ↑ 他分野との関連† 確率論：機械学習で扱うデータは，いろいろな不確定要素の影響を受けており，こうして生じた曖昧さを扱うために利用されます． 統計：観測されたデータを処理する手法として長く研究されてきたため深い関連があります．特
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機械学習で「無駄なシーン」を自動削除してくれる動画編集ソフト(ワイヤード) - goo ニュース