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PythonやAIのための数学の基礎を学べる講座が無料に | Ledge.ai
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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
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、
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
Re：ゼロから始めるディープラーニング - EeePCの軌跡
EeePCの軌跡 要するに、モバイル端末機器活用、AI/機械学習応用が趣味のブログです。 物欲、自作小説も少々？ ※ 管理人 ディープタイピング どこかのアニメのタイトルを丸パクリしたことは認めますが、まさにそんな感じなので。”死に戻り”ならぬ、”学び戻り”です。 実は職場で「人工知能に使われてるTensorFlowを職場でも使えるようにしようと思ってる」と何人かに話したところ、「人工知能」だけが独り歩きしていることが先日の飲み会で判明。「あいつ人工知能やるらしいぞ」ってことになってるそうで。 そんなに大げさなものをやるわけじゃないですけど、最近キャッチーな言葉ですからね、人工知能。こうなったら、ちょっと本気出してみようかなと。 ならばこの先決心が緩まないように、このブログでも宣言しちゃおうかと思った次第で。 さて、私自身「人工知能」というものを去年の夏ごろからいじりつつありますが。 人工
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系（現時点最新安定版のPython3.6.0）を使いましょう。 標準を使うのがよい（venv + pip） 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
Pythonの学習を始めた初心者が、知っておきたいテクニック4つ - paiza times
Photo by francois schnell 秋山です。 Pythonって多少プログラミング経験がある人であれば、文法的にはそこまで難しい言語ではないと思うのですが、初心者の人がPythonでゼロから何か作ろうとしたり、細かい修正をしなきゃならなくなったりしたときに、知っていると得するかもしれないTips的なことを紹介したいと思います。 「既にPython使いまくってる」という人にとってはおなじみの内容ばかりかもしれませんが、「最近Python使い始めた」という人は意外とまだ知らない、そして知っておくとお得なことがある（かもしれない）話です。 ■クラスなどの扱いに関して ※他の言語の仕様を全て認識しているわけではないので、Python以外の言語でも似た仕様のものはあるかもしれません。 ◆classを定義する際のインスタンス変数、クラス変数のprivate的な動きについて 大多数の言語
【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
Scrapy + Scrapy Cloudで快適Pythonクロール+スクレイピングライフを送る - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、データ分析部の久保 (@beatinaniwa) です。 今日は義務教育で教えても良いんじゃないかとよく思うWebクロールとスクレイピングの話です。 私自身、日頃は社内に蓄積されるニュース記事データや行動ログをSQLやPythonを使って取得・分析することが多いですが、Web上にある外部データを使って分析に役立てたいというシーンはままあります。 単独のページをガリガリスクレイピングしたいときなどは、下の1年半ぐらい前の会社アドベントカレンダーに書いたような方法でやっていけば良いんですが、いくつもの階層にわかれたニュースポータルサイトやグルメポータルサイトを効率よくクロール+スクレイピングするためには、それに適したツールを使うのがすごく便利です。 qiita.com そこでPython用スクレイピングフレームワークScrapyの登場です。 Scrapy | A Fast
Railsエンジニアに役立つJupyter NotebookとiRuby - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。新規広告開発部所属エンジニアのレオ（@lchin）です。普段は広告配信関係のシステムを開発していますが、ここ最近「データサイエンス」に興味を持ち始めました。雑に説明すると、データサイエンスは統計学や機械学習などを用いて莫大のデータから価値を引っ張り出す分野です。今回のtechlifeは、そのデータサイエンスを学ぶ過程で知ったツールJupyter NotebookをRuby on Railsの開発に役に立つ使い方を紹介します。 Jupyter Notebookとは何か Jupyter Notebook*1は科学者の「実験ノート」にインスパイアされたウェブ上のインタラクティブシェル環境です。ただのインタラクティブシェル環境ではなく、ソースコード、その実行結果、解説する文書、数式、画像などをまとめて1つの「ノートブック」ドキュメントとして扱えることが特徴です。 Jupyter Not
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