はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
🌍 Travel around the world as we explore Machine Learning by means of world cultures 🌍 Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about Machine Learning. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called classic machine learning, using primarily Scikit-learn as a library and avoiding deep learning, which is covered in our forthcomin
Pythonではじめる教師なし学習
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（VAE）や敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介します。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書
機械学習による株価予測 いろはの”ろ” - Qiita
はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQiitaでXBRL用のライブラリが紹介されていたり、バフェットコードでAPI（有料）が提供されていたりと、随分と手間要らずになってきたように思う。 個別銘柄を説明するための材料についてさらに進んだ話をすると、IRを自然言語処理に掛けてセンチメントを抽出したり、経営陣
Python: 機械学習における不均衡データの問題点と対処法について - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習における分類問題では、扱うデータセットに含まれるラベルに偏りのあるケースがある。 これは、例えば異常検知の分野では特に顕著で、異常なデータというのは正常なデータに比べると極端に数が少ない。 正常なデータが 99.99% なのに対し異常なデータは 0.01% なんてこともある。 このようなデータセットは不均衡データ (Imbalanced data) といって機械学習で扱う上で注意を要する。 今回は、不均衡データを扱う上での問題点と、その対処法について見てみる。 なお、登場する分類問題の評価指標については、以前このブログで扱ったことがあるのでそちらを参照のこと。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python
確率的プログラミング言語 TensorFlow Probability【高レベルAPI、`tfp.glm`の紹介】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに APIの全体像 Layer 0 : TensorFlow Layer 1 : Statistical Building Blocks Layer 2 : Model Building Layer 3 : Inference techniques Layer 4 : Pre-built models + inference 高レベルAPItfp.glmの紹介 提供されている一般化線形モデル（GLM） ●class Bernoulli ●class BernoulliNormalCDF ●class Poisson ●class PoissonSoftplus ●class Normal ●class NormalReciprocal ●class LogNormal ●class LogNormalSoftplus ●class GammaExp ●class GammaSoftp
ニュースパスを支える関連記事推薦と近似近傍探索 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。メディアロジック分析部の米田 (@mathetake) です。 今日はGunosy社とKDDI社が共同で運営するニュースパスというニュースアプリケーションで使われている関連記事推薦のアルゴリズムについて書きたいと思います。 特に、約半年前に私が導入しKPIの改善に成功した新しいアルゴリズムと、そこでコアとなる近似近傍探索(Approximate Nearest Neighbor search)の技術について述べます。 関連記事推薦とは この記事で紹介する関連記事推薦とは、「特定のニュースに関連したニュースを推薦すること」です。 より具体的には、特定の記事をクリックした後に記事閲覧画面を下にスクロールすると登場する「おすすめ記事」の枠に対して、関連したニュースを検索して表示することを指します: このような枠が設置されている事は一般的なアプリケーションにおいてごく自然ですが、推薦シ
Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと - にほんごのれんしゅう
Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと わたしの経験した、最初のKaggleの一歩と、実際にKaggleに対するモチベーションがそれなりに加熱するまでにやったことと、息切れしない心の持ち方です。 KaggleがDataScienceに携わるものの価値の可視化の基軸の一つになっていますが、まだ取り掛かれない or 心が折れそう人のために、私に必要だったきっかけと、私が行ったモチベーションコントロールを含めて記します。 まだまだkaggleは弱いですが、継続的に、日々の生活の中に組み入れるまでが大変でした。 目次 既存の機械学習関連の技術者にとってのKaggleの認識のあり方 すでに機械学習アルゴリズムを知っているがやるべきか 競技プログラミングは業務コーディングで役に立たないロジックが、Kaggleの業務のデータ分析との関係にも成り立つか 挑
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニングを学ぶ上で筆者が特に有効だと感じたリソースと，有効な学習法について紹介します．参考までに，筆者はディープラーニングを学び始めてまだ9ヶ月程度ですが，今となっては職場でディープラーニングを教える立場になっています．まだ筆者はディープラーニングに関しては初心者で
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
はてな社内で行なっている機械学習勉強会について紹介します - Hatena Developer Blog
このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の21日目の記事です。昨日は id:hakobe932さんによる次に何を勉強するかを決めるための作戦でした。 こんにちは、アプリケーションエンジニアのid:syou6162です。このエントリでは、今年の9月から社内で行なっている機械学習勉強会についての概要と、この数ヶ月でやってきた内容について紹介したいと思います。 最新の論文読み会、だけでいいのか? 他社から学ぶ 機械学習の学習データをどうやって効率的に作るか サービスへの事例や技術選定の基準をキーワードにまとめていく ときには最近の機械学習技術の話題にもキャッチアップ まとめ 最新の論文読み会、だけでいいのか? 私は今年の3月まで自然言語処理/機械学習の企業研究者として働いていて、転職して4月からはてなでエンジニアとして働いています。「転職してからあまり論文読めていないなぁー」
機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。 現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。 そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。 そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料（記事・スライド）をまとめました。 機械学習案件を提案してもらう 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 / Qiita http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST（手書き数字データ）の
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
最適化超入門
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
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