[B! ディープラーニング] zariganitoshのブックマーク

人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋

【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味

zariganitosh 2019/11/15

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連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]

「最短コースでわかるディープラーニングの数学」「身近な数学」を読む GW（ゴールデンウィーク）中は日経BPさんから献本いただいた「最短コースでわかるディープラーニングの数学」（以降ディープラーニングの数学）と、ほけきよ（id:imslotter）さんから献本いただいた「身近な数学」と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ「数学」というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います（笑）また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが「Google Colaboratory」（以降Google Colab）を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと

zariganitosh 2019/05/08

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Engadget | Technology News & Reviews

Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release

zariganitosh 2018/10/21

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ディープラーニング実践入門〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！

ディープラーニング実践入門～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。はじめまして。宮本優一と申します。最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、「なんか難しそう」「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」という声が聞こえてきます。そこで！この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を

zariganitosh 2018/10/11

ディープラーニング

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畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD

(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明

zariganitosh 2016/11/18

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【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉

2017/07/20　追記本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人株価の予測に興味がある人はじめにこんにちは。あんどう（@t_andou）です。最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング

zariganitosh 2016/06/06

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[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita

TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？って感じだけど、 2015年末に Google が書いた「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo

zariganitosh 2016/05/31

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数式で書き下す Convolutional Neural Networks (CNN) - Yusuke Sugomori's Blog

CNNは画像認識の分野で驚異的な精度を誇るディープラーニングのアルゴリズムのひとつであるものの、ぱっと見がとても複雑な構造をしているため、実装するのも大変そうです。実際、ネットや文献上で見られる多くのCNNの実装は、Theano (pythonのライブラリ)の自動微分機能を使っていたり、MATLABの組み込み関数を使っているものがほとんどです。そのためか、きちんと forward propagation & backpropagation を数式で書き下している文献はないように思いました。（もちろん、楽に実装できるならばそれはそれで素晴らしいことです。）そこで、どうすれば CNN を実装するための数式を書き下せるのか、レイヤーごとに分けて導出していきたいと思います。まず、CNN がどんな層に分解できるのかについて。これは、下記の３つで表せるでしょう。 Convolution Lay

zariganitosh 2015/09/23

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