Machine Learning University
Machine Learning University (MLU) は、Amazon の自社デベロッパーの機械学習トレーニングに使用されているものと同じ機械学習コースに、いつでも、どこでも、誰でもアクセスできるようにするものです。MLU では、すべてのデベロッパーが、自分のペースで学習できる MLU Accelerator 学習シリーズで、機械学習の使い方を学ぶことができます。MLU Accelerator シリーズは、自然言語処理、表形式データ、およびコンピュータービジョンに関する 3 日間にわたる基礎コースで機械学習ジャーニーの良いスタートを切ることを目的としています。Accelerator シリーズを修了すると、Decision Tree と Ansemble Methods コースでツリーベースのモデルとアンサンブルモデルに関するより高度な 5 日間の講義シリーズが受けられます。M
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
PyTorchチュートリアル（日本語訳版）
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T
機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data
Over the past few months, I have been collecting AI cheat sheets. From time to time I share them with friends and colleagues and recently I have been getting asked a lot, so I decided to organize and share the entire collection. To make things more interesting and give context, I added descriptions and/or excerpts for each major topic. This is the most complete list and the Big-O is at the very en
距離空間入門～単語と単語の距離をはかる～ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事は、ulgeek Advent Calendarの18日目です。 これまでプログラミング技術のHowが多かったかと思いますが、少し毛色を変えて、プログラミング技術の裏にある数学的な背景に興味が出そうな話題を提供いたします。 なお、数式でよくわからない部分は飛ばしながら斜め読みしていただいてOKです！ 突然ですがクイズです。 次の図において、地点Aから地点Bの距離を求めてください。道の幅は無視することとします。 次のように線分ABを引き、その長さを距離とすると、$\sqrt{2}$ kmですね。 しかし、タクシーで地点Aか
【Day-23】機械学習で使う"距離"や"空間"をまとめてみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 23日目。 ここまでデータをどういう風に処理したり、どういうタスクをこなしていくかについて勉強してきたが、 一度基礎的な事項に戻ってみたいと思う。基礎だから簡単というわけではない。基礎だからこそ難しく、また本質的な内容。 データ分析で使われている手法などをまとめて集約して、簡単な説明を付け加えていく。 しかし、このあたりの数学*1は苦手なので、なるべく直感的に自分のイメージを書いていく。 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか ユークリッド空間/ユークリッド距離 点の距離 分布の距離 wasserstein計量 カーネル(再生核ヒルベルト空間) Topological Data Analysis(TDA) 次元削減/Embedding PCA(principal component analysis) t-SNE(t-Distributed
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
ディープラーニングセミナー
21 Apr 2015 解説&サーベイ ディープラーニングセミナー ディープラーニングについて，基礎となるニューラルネットワークから最近の手法．ツールの使い方についてまとめています． ディープラーニングについて ニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワーク リカレントニューラルネットワーク 生成モデル（オートエンコーダ） ディープラーニングのツール
Language Modeling with Gated Convolutional Networks
The pre-dominant approach to language modeling to date is based on recurrent neural networks. Their success on this task is often linked to their ability to capture unbounded context. In this paper we develop a finite context approach through stacked convolutions, which can be more efficient since they allow parallelization over sequential tokens. We propose a novel simplified gating mechanism tha
Scalaで実装するパターン認識と機械学習 (PDF版)
J O U R N A L O F HAMRADIO INFORMATIC S L E T T E R S T H E U N I V E R S I T Y O F T O K Y O A M A T E U R R A D I O C L U B No. 3 Scalaで実装するパターン認識と機械学習 無線部開発班 川勝孝也 2024年8月15日 nextzlog.dev 無線部 – 2 – 開発班 目次 第 1 章 初歩的な機械学習モデル 3 1.1 線型回帰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 単純ベイズ分類器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
FacebookによるAI研究、写真中の物体識別学習プロセスなど前進--最新の成果や展望
Facebookは米国時間11月3日、同社の人工知能研究の進展について明らかにした。写真中の物体の認識、自然言語による理解と画像認識の結びつけ、自動計画と予測学習の応用などの分野で前進したという。 この内容は、Facebookの最高技術責任者（CTO）Mike Schroepfer氏のブログ記事で説明されている。これらの成果は、ダブリンで開催されたウェブサミットでも発表された。 Facebook AI Research（FAIR）はこの数年、機械学習の改善に取り組んできた。当初重点が置かれたのは、ユーザーの写真に応用することを目的とした画像検索アルゴリズムだ。このAIの知識は、同社のバーチャルリアリティへの取り組みへの道も開いた。 GoogleやFacebook、IBMなどのAIに関する取り組みを組み合わせることで、認識力を持つマシンの実現にも近づけるかもしれない。 Facebookの最新
SHOGUN使ってみました
SHOGUN is a machine learning tool that provides implementations of support vector machines, linear discriminant analysis, linear programming machines, perceptrons, hidden Markov models, and other algorithms. It has static and modular interfaces and is implemented in C++ as the libshogun library. It can be used from Python, Octave, and other languages and supports Linux, Windows, and Mac OS.Read le
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ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開
最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-2: 『ゼロから作る Deep Learning ❷』(O'Reilly Japan, 2018)
シータ on Twitter: "イ・セドルが意地でAlphaGoに一勝をあげた。しかしコンピュータは優勢のときには手堅く好手を打つが、劣勢になると挽回できずに微妙な手を指していくという傾向は将棋でも碁でも変わらないようである。「劣勢から挽回するコンピュータ」というのは一つの問題に残りそう。"
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Deep Learningと自然言語処理
https://jp.techcrunch.com/2014/09/17/20140916ibms-new-watson-analytics-wants-to-bring-data-to-the-masses/
