『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』が機械学習研究入門書としてとても良さそうだった - Stimulator
- はじめに - 本を読んで筆者に媚を売る記事シリーズです。 「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」という書籍を筆者の石川 聡彦（Aidemy）@akihiko_1022さんから譲り受けました。 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 作者: 石川聡彦出版社/メーカー: KADOKAWA発売日: 2018/02/24メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 明日2/24発売ですが、筆者である石川さんがCEOを務めるAidemyさんと人工知能、機械学習のイベントにてご縁があり頂く形になりました。 そもそもAidemyは、Python及び機械学習のための知識と実装に関する学習を行えるWebサービスです。 aidemy.net 似たサービスではUdemy(https://www.udemy.com/jp/)というアメリカのサービスがかなりのシェアを誇っています。 Aidemy
「機械学習：技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ - Advanced Technology Lab
アドバンスドテクノロジーラボの石川有です． 株式会社リクルートテクノロジーズ Advent Calendar 2014 – Qiita の 12/16 分でエントリーを書きます． 大規模データを扱った機械学習用ライブラリがオープンソースで利用できる便利な時代ですが，まだまだ真の意味でエンジニアリングと機械学習研究の融合は果たせていないと思います． 従来のソフトウェアエンジニアリングではソースコードに対する知見が提案され実用されていますが，いざ機械学習システムの開発・運用に適応してみると「それだけ」では足りないということを実感します． その開発と運用のしづらさは何によるものなのか，それを回避するためのアンチパターンはなんなのかなどのヒントを，Google の D. Sculley らが Machine Learning: The High Interest Credit Card of Te
はじめてのAdversarial Example
今回はadversarial exampleについて解説していきます。Adversarial exampleというのは、下図のように摂動を与えることによりモデルに間違った答えを出力させてしまうもののことです。 この例では、もともとモデルがパンダと正しく分類することができていた画像に摂動を与えることで、テナガザルと誤分類させています。しかし、人間には元の画像との違いはほとんど分からず、パンダのままに見えます。 Adversarial exampleは機械学習モデルを実用化していく上で大きな問題となります。例えば、交通標識をadversarial exampleにしてしまえば、自動運転車をだませてしまう可能性があります。 注目を集めてきている研究分野ですが、まだちゃんと調べたことがないという人も多いかと思います。今回もなるべく丁寧に解説していきたいと思います。 目次 基礎 攻撃 防御 論文紹介
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita
追記 2018年の機械学習勉強法などをまとめました！ 2018年版もっとも参考になった機械学習系記事ベスト10 はじめに 2016/12/14 から約1ヵ月間、機械学習の勉強をし続けました。これは会社の自由研究という制度を利用させて頂いて、1ヶ月間は業務から離れて、機械学習の勉強だけをやり続けた記録です。 勉強してきたもののうち教師あり学習までは、Qiita にその記録をまとめましたので過去記事一覧からご覧ください。 過去記事一覧 1日目 とっかかり編 2日目 オンライン講座 3日目 Octave チュートリアル 4日目 機械学習の第一歩、線形回帰から 5日目 線形回帰をOctave で実装する 6日目 Octave によるVectorial implementation 7日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その1 8日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その2 9日目 オーバーフ
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
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