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)
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」
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クックパッドの機械学習を支える基盤のつくりかた / Machine Learning ops at Cookpad
