深層強化学習の最前線 - Speaker DeckPerlで始めるeBPF: 自作Loaderの作り方 / Getting started with eBPF in Perl_How to create your own Loader
Python: 機械学習における不均衡データの問題点と対処法について - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習における分類問題では、扱うデータセットに含まれるラベルに偏りのあるケースがある。 これは、例えば異常検知の分野では特に顕著で、異常なデータというのは正常なデータに比べると極端に数が少ない。 正常なデータが 99.99% なのに対し異常なデータは 0.01% なんてこともある。 このようなデータセットは不均衡データ (Imbalanced data) といって機械学習で扱う上で注意を要する。 今回は、不均衡データを扱う上での問題点と、その対処法について見てみる。 なお、登場する分類問題の評価指標については、以前このブログで扱ったことがあるのでそちらを参照のこと。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python
蒸留 第2回 | DeepX AI Blog
こんにちは、エンジニアの中村です。 前回の記事 (蒸留 第1回) で、ディープラーニング技術における蒸留という手法の基本とその発展を俯瞰的に見てきました。 その中で、ディープラーニングを実用する際に直面する本番環境の計算リソースの制約という問題について触れました。蒸留は、ディープラーニングのモデルを軽量化させる機能があり、それにより、この問題を緩和・解消できることに言及しました。また、具体的には、訓練済みモデルに蓄えられた知識を別の軽量なモデルに継承する形でディープラーニングモデルを軽量化し (モデル圧縮)、本番環境の制約下でも使用可能な、軽量かつ高性能なモデルを開発可能とすることを紹介しました。 今回の記事では、蒸留によるモデル圧縮について、該当する論文をいくつか参照して、詳細に紹介していきたいと思います。分類タスク、回帰タスクそれぞれの代表的な研究例を取り上げます。まず、分類タスクにお
機械学習を用いた要因分析 - 実践編
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。 「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？ 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？ データサイエンティストを目指す若き人たちへ 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
次元削除 ( t-SNE ) - puyokwの日記
今回は、kaggle のOtto Group Production Classification Challenge の上位の方々が次元削除の手法としてt-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) を使用されていたので調べてみようと思いました。個人的には、pca(主成分分析) ぐらいしか思い付かなかったのですが、それぞれ比較しながら見ていきます。 t-sne の詳細についてこちらを参考にするといいかと思います。 http://jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf こちらに書かれているようにt-SNE は高次元のものを2 または3 次元に写像するように作られています。とりあえず、R のtsne package を試してみます。(あとでより高速なRtsne
Kaggleで使われた特徴量エンジニアリングとアルゴリズムまとめ – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト Kaggleにおいて、人によってはソリューションを書いてくれているものがあります。特徴量エンジニアリングやアルゴリズムなど業務での参考になるだろうと思われるので、仕事で関わりそうなデータという観点から4つほどですが事例を集めてみました。このような事例のまとまった本とかあったらいいのですが。 基本的に各事例ごとに ・目的 ・どんなデータセット ・どんな特徴量エンジニアリング ・どんなアルゴリズム ・リンク を記していきます。 Walmart Recruiting – S
Kaggleのテクニック
5. Kaggleの課題を見てみよう • Otto Group Product Classification Challenge • 商品の特徴（９３種類）から商品を正しくカテゴリ分けする課題 • 具体的には超簡単２ステップ！ 1. 学習データ（２０万個）から商品カテゴリを推定するモデルを作成 2. テストデータの結果をkaggleのサイト経由で提出 この課題で優勝したモデルが次のページである https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challengeより図を引用 商品の特徴 推定される 商品カテゴリ 商品カテゴリ を推定する モデル 6. 商品カテゴリを推定する モデル ※LEVEL1のMODEL, FEATUREは以下の通り -Model 1: RandomForest(R). Dataset: X ・・・
[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や
![[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5d1a76a58eee1163a4fcc972ca11e4b975089503/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB6ZW5vbm5wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1mZGE5MjQxZmM0MTFiNTcyYWI4Yzk4NWYxMDQxYmU1ZA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5787942b2ea3723d4eb35b278223dc6b)
【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する - Qiita
2. numpy, scipy, scikit-learn の使い方を理解する 3. k-Nearest Neighbors (k-NN) を使った手書き文字認識 4. ロジスティック回帰の実装と学習、活性化関数とその微分の実装、多層パーセプトロンの実装と学習 5. Tensorflowの基礎を学ぶ 6. Denoising Autoencoderの実装. また, MNISTを用いて次のことを確認、Stacked Denoising Autoencoder (SdA) の実装 7. 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks)の実装と学習 8. CIFAR10データセットを使ったAugmentation、前処理、Batch Normalization、CNN実装、Activation可視化 9. Recurrent Neural Networ
より良い機械学習のためのアノテーションの機械学習 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか？ 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以上に重要で注意の必要なプロセスかもしれません。今回はなぜアノテーションがそれほど重要なのか、良いアノテーションとはどのようなアノテーションなのかについて、機械学習的にアプローチしてみたいと思います。 アノテーションを機械学習で解析するの、楽しいですよ。 なお、本記事に関連して、2018年7月1日に開催されるccse2018というカンファレンスでもお話させていただく予定です。記事内では触れられなかった内容についてもお話させていただくかもしれないので、ご興味ある方はチェックしてみてください。 この記事を読むとわかること アノテーションはAIの開発・
数えきれないほどの分類を行うExtreme Classification - Technical Hedgehog
本記事では分類タスクの一種であるExtreme Classificationの代表的な手法と特徴を紹介します。機械学習においてアヤメの分類など10数個までのラベルやクラスへの分類タスクはチュートリアルなどで多く取り上げられています。 一方で商品をカテゴリに分類したい場合など大量のラベルやクラスで分類したい場合、既存手法では計算量が膨大になるなど様々な問題に直面します。そこで大量のラベルやクラスを用いて分類を行うタスクをExtreme Classificationと呼び研究が進められています。 Extreme Classificationとは？ Extreme Classificationは10万〜100万にも及ぶ膨大なラベルやクラスを用いて対象を分類するタスクです。このタスクは少なくとも10年以上前から研究が行われており、学会のワークショップなどでも取り組まれています。直近ではNIPS E
文章特徴抽出ライブラリWordBatchを試してみる - Qiita
GWを使って、文章から特徴を抽出するライブラリwordbatchを試しました。wordbatchって何なの？って人も見たことあるって人もこれから使ってみようという人にも役に立てればと思います。 WordBatchとは こちらで公開されております。 一言で言うと 「機械学習用の並列処理テキスト抽出ライブラリ(予測器付き)」です。 ミニバッチで文章からの特徴抽出を行うため、少ないメモリかつ並列処理で文章からの特徴抽出が可能です。カスタマイズ性も高く、他のライブラリをそのまま置き換えることができます。 また、wordbatchというライブラリは文章特徴抽出器の他に、単一ラベル用のオンラインで並列処理できる予測器も備えています。こちらも実際にメモリに乗りづらい大きいデータの予測などに活用できると思われます。 ユースケースとしては、以下の要望に応えられるものかと思います。 なるべく時間かけずに文章の
多次元時系列の異常検知手法 sGMRFmix について /sGMRFmix - Speaker Deck
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ユーザー行動の数理モデルと 高速推薦システム - Speaker Deck
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一歩Matrix Factorization、二歩Factorization Machines、三歩Field-aware Factorization Machines…『分解、三段突き！！』 - FANCOMI Ad-Tech Blog
こんにちは、k_oomoriです。最近、機械学習の分野でFactorization Machines (FM)という手法があることを知りました。Matrix Factorization (MF)は知っていたのですが、共にfactorizationという単語を含んでいるため、何か関係があるのだろうか？と気になり調べてみました。 ここではサンプルデータとしてFactorization Machinesの論文で使われていたものを使用します。 タイタニック (TI)ノッティングヒルの恋人 (NH)スターウォーズ (SW)スタートレック (ST) Alice (A)531 2010-12010-22010-4 Bob (B)45 2009-52009-8 Charlie (C)15 2009-92009-12 表1. 映画に対する評価 Alice, Bob, Charlieの3人が4本の映画作品に対
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