すべてのプログラマが機械学習を受け入れる準備をする時代になった - mizchi's blog
という予感がしたので書く。正確に言うと機械学習の成果としての訓練モデルを。 まず事前に前置きしておくと、僕は機械学習をほとんど抑えていない。トレンドだけ追ってる。 大学生の時にニューラルネットワークを実装してみてフ～ンって言ってた程度に知識しかなくて、ディープラーニングが流行る前だから、「バックプロパゲーションってややこしかったけど、今は自動でモデルの最適化いい感じにやってくれるんでしょ？」ぐらいの雑な理解しかない。(この時点で怪しい) で、今はフロントエンドやってて、ここは機械学習は縁遠いように思えるかもしれないだろうけど、最近のGoogleはなんとブラウザで tensorflow を動かすのに情熱を注いでいる。 で、こんなのが Hacker News で流れてきた。 medium.com とりあえず試した。デモをそのままデプロイした。 PoseNet - Camera Feed Dem
悪用厳禁：絶対に成功するA/Bテストの作り方
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
deeplearn.js
deeplearn.js is an open-source library that brings performant machine learning building blocks to the web, allowing you to train neural networks in a browser or run pre-trained models in inference mode. We provide an API that closely mirrors the TensorFlow eager API. deeplearn.js was originally developed by the Google Brain PAIR team to build powerful interactive machine learning tools for the bro
IT業界を蝕むハンマー釘病
Graham Neubig @neubig IT会社面接官：「数字を列挙し、3の倍数ならfizz、5の倍数ならbuzz、15の倍数ならfizzbuzzを出力するプログラムを書いてください。」 面接を受けている人：「では、まずTensorFlowをインポートします…」 joelgrus.com/2016/05/23/fiz… 2016-05-24 12:17:16
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
Python: Iris データセットをサポートベクターマシンで分類してみる
以前実装した単純パーセプトロンは線型分離可能な問題しか解けなかった。 それに対し、サポートベクターマシン (以下 SVM) はカーネル関数を用いることで線型分離不可能な問題も解けるようになっている。 また、単純パーセプトロンでは異なるクラスタを分離するための線がクラスタのギリギリに配置されることも多かったが、SVM ではそのマージンが最大になるようにできている。 今回は SVM を自分で書くのではなく scikit-learn のそれを使った。 $ pip install scikit-learn scipy matplotlib 以下のサンプルコードでは Iris データセットの Petal length と Petal width を元に Setosa と Versicolor の二品種を分類している。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8
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CODE BLUE 2016 - 機械学習でWebアプリケーションの脆弱性を見つける方法
機械学習によるデータ分析まわりのお話