「ITエンジニアのための機械学習理論入門」が発売されます。 - めもめも
gihyo.jp 表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。 本書の内容をまとめるにあたっては、国立情報学研究所「トップエスイー」の有志による勉強会で行った議論から、数多くのヒントをいただきました。同勉強会に参加いただいた方々に改めて感謝します。「ITエンジニアのための」と題されていますが、機械学習に興味のある方、これから機械学習を勉強してみたいという方であれば、どなたでも楽しんでいただける内容に仕上げることができました。 Amazonで予約が開始されていますが、参考として、「はじめに」「本書が対象とする読者」「各章概要」を公開しておきます。 はじめに 「機械学習」にかかわるITエンジニアが、予想以上に増えているのかもしれない――そんな疑問を抱いたのは1年ほど前の出来事でした。「データサイエンス」や「ディープラーニング」、果ては「人工知能」まで、メディア好みのバズワードが溢れる
「知識」のDeep Learning
1. The document discusses knowledge representation and deep learning techniques for knowledge graphs, including embedding models like TransE, TransH, and neural network models. 2. It provides an overview of methods for tasks like link prediction, question answering, and language modeling using recurrent neural networks and memory networks. 3. The document references several papers on knowledge gra
『Amazon Machine Learning Concepts』を読んでみた | DevelopersIO
Amazon Machine Learningが公開されて一月半程経ちますが、当ブログを御覧の皆様はこのサービスについてどの程度利用されていますでしょうか？弊社でも幾つかの案件で試験的に使ってみたり、社内でこの分野について興味を持っているエンジニア達が色々触って試行錯誤している状況です。 私もそんなAmazon Machine Learningに興味を持っているうちの1人ではありますが、私自身、機械学習や統計学についてはそこまで詳しかったり、関連する分野での経験をして来ている訳ではありません。むしろ初心者な方です。そんな私がこのサービスを理解するに当たり、そのコンセプトを解説したドキュメントが公開されていましたので読んでみました。読み進めて行く過程で関連しそうなWeb資料やドキュメント等も併せて参考にしてみたのですが、なにぶん初心者なもので『その理解、言葉の使い方間違ってんじゃね？』的なと
米Microsoft、機械学習サービス「Azure Machine Learning」に関する無料の電子書籍を公開
米Microsoftは、無料の電子書籍「Microsoft Azure Essentials series」の第3弾として、Azureによる機械学習について解説した『Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning』のPDF版を、4月15日（現地時間）に公開した。MobiおよびePub版も、近日中に公開する。 『Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning』は、Azure Machine Learning Studioを利用した機械学習における基本的な情報を紹介しており、データサイエンスについて学びたい人や、データサイエンスに関する深い知識を持つ人、これから機械学習やクラウドコンピューティングについて学ぶITプロフェッショナルや開発者など、幅広いユーザーを対象にしている。 全8章で構
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭( ･ㅂ･)و ̑̑
ANYGMA講義第１回 ミニGunosyをつくった。その解説と機械学習プロダクトで詰まる点Read less
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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PRML の読む章・飛ばす章(私家版) - 木曜不足
機械学習の定番教科書の1つと言われ、各地で読書会が開かれる「パターン認識と機械学習」(PRML)。読み解くにはある程度の解析と線形代数の知識が必要なため、数学が苦手な学生さんや××年ぶりに数式を目にしたというエンジニアたちを次々と「式変形できない……」という奈落に叩き込んでいるという。 サイボウズ・ラボの社内 PRML 読書会でもその現象が発生。見かねた同僚の光成さんが PRML で使われている数学の解説だけではなく、PRML の中で省略されている式変形の過程も含めて書き下したメモ（社内通称：アンチョコ）が暗黒通信団から「機械学習とパターン認識の学習」という同人誌として出版され、全国のジュンク堂で購入可能となるとちょっとしたムーブメントががが。 現在はアマゾンでも購入可能となっているが、もともとのアンチョコも PDF で無料公開(CC-BY ライセンス)されているので、紙の本でないと勉強す
PRML/course - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
必要な事前知識† 微積分：多変量の微分や積分は必要です．ラグランジュの未定乗数法や簡単な変分も必要ですがこれらは付録に簡単な解説があります．複素数の微積分については不要です． 線形代数：3×3以上の固有値・逆行列，行列に対する微積分は必要ですが，これらについては付録に簡単にまとめられています．\(l^2\)空間やヒルベルト空間，複素数については不要です． 確率：基礎については1章で述べられていますが，確率の扱いや考えに慣れていると便利です．確率測度など公理にまで踏み込んだ知識や，統計の検定などの知識は不要です． ↑ 本書に関連する分野† 以下の分野でデータからの予測や分析が必要とされる分野 対象分野：本書と直接的な関連がある分野には次のようなものがあります． 機械学習，パターン認識，統計，データマイニング 応用分野：機械学習，パターン認識，統計的予測技術が応用されている分野には次のようなも
extrapolated art
extrapolated art Paintings only give a peek into a scene. New techniques in machine learning and image processing allow us to extrapolate the scene of a painting to see what the full scenery might have looked like. Click on a painting to extrapolate it. Update: extrapolated art has won Art of Engineering photo competition (2nd prize) Media coverage: Art of Engineering • IFLScience • The Telegraph
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
統計学・データサイエンスの勉強法
ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
天才になるために気をつけるべき３つのこと - やねうらおブログ(移転しました)
お正月からいきなり何を言いだすのかという感じですが、ちょっと天才になるためのアドバイス的なものを機械学習の観点から書いてみたいと思ったんですよ。 そもそも天才とは何なのか。人間の脳って生物学的には同じ仕組みで学習しているわけですから、学習アルゴリズムに個体差はないと思うんです。しかし学習の早いとか遅いとかはあるわけです。 これは脳のなかでシナプスが形成される速度に個体差があるからだと思うのですが、なぜそういう差があるのかはいまの脳科学ではたぶん解明されていません。食べ物などの栄養バランスによるものか、心の持ちようによって何かの脳内物質が出て、それがシナプスの形成を促進するのか。 ともかく、同じ学習アルゴリズムで学習しているのが人間であります。 では、学習が早い人(習熟が早い人)ほど能力が高いのでしょうか？学習速度が天才と凡人とを分かつのでしょうか？世間的にはそう思われているかと思うのですが
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