コンピュータに対し、データを元に役立つ規則などを発見させる(すなわち学習する)こと。およびその方法。
ニューラルネットワークから歴史は始まり近年は確率統計の観点から研究されることが多い。 統計の観点から見た場合、与えられたデータに対してモデルを当てはめているだけである。 モデルが複雑である点で従来の統計学と異なっている。
以下、有名な確率モデル
概要 NumPyroデビューしたので覚書。コードはここです↓ GitHub - migamamo-bio/numpyro_population_growth NumPyro↓ これを使うと手軽に確率モデリングのコードが書けるらしい。 NumPyro documentation — NumPyro documentation お題 せっかくならバイオっぽいネタをということで、ロジスティックモデルにしたがう個体数増加のモデリングをやってみました。 ロジスティックモデルは、を個体数、を時間として以下の微分方程式で表されるモデルです。 ロジスティック方程式 - Wikipedia が個体数増加速度、が…
こんにちは。ふらうです。 今回、Doc2Vecというものに触れていきたいと思います。 使用環境 OS Windows 10 Home Anaconda(windows) Python 3.7.16 CPU Intel(R) Core(TM) i9-10900 CPU @ 2.80GHz 2.80 GHz GPU NVIDIA Geforce RTX 3070 メモリ 32GB gensim 3.8.3 Doc2Vecとは Doc2Vecの2種類のアーキテクチャ PV-DM(Distributed memory Model of Paragraph Vectors) PV-DBOW(Distri…
こんにちは。ふらうです。 今回は、Pythonの実行環境の構築を解説していきます。 おそらく、「プログラミング始めてみたい!」って方や、「今まで他の言語触ってきたけど、Pythonも触ってみたいな。」と思っている中級者でも、Windowsを使っている方がほとんどだと思います。 なので、今回はWindowsで簡単に環境構築ができる、Windows版のAnacondaをインストールして使用する方法を紹介します。 Anacondaとは、Pythonの実行環境ではありますが、必要なツールやライブラリ(いろんな人が作った便利なプログラム)を提供してくれるものです。 Anaconda Promptを起動し…
自分がちゃんと人に教えられなかったので、言語化しておくことにする。 モデルを平均二乗誤差で評価することを考えるとき、1つの学習データセットで評価するのは実は危険。。 なぜなら、その学習データセットはノイズが含まれているかもしれないから。 モデルがすごい複雑になればなるほど、学習データを近似する能力は高まる(バイアス小さい)けども、個々の学習データだけに含まれるノイズに過剰に反応してしまう可能性が出てくる。 ⇒その結果、学習データを変えて学習したモデル群の間の出力結果のばらつき(バリアンス)はとても高くなってしまう...! 一方、モデルが単純だと、そもそも学習データを近似出来る能力が低いため、大…
こんにちは。ふらうです。 ブログをはじめてみました。 AIの研究を行っているのですが、自分が学んだこと、作ったものなどを発信していくとともに、技術について語り合える仲間を探したいと思い始めました! 気軽にコメントなどしていただけると嬉しく思います。 今回は、自然言語処理の中でもメジャーであるWord2Vecを、解説なども含めて触ってみようかと思います。 まず、Word2Vecについて解説していきます。 Word2Vecは、2013年にTomas Mikolovらが発表した、ベクトル空間上で単語を表現する手法です。 この手法を使った結果の有名な例として、 「king(王)」-「man(男)」=「…
2018年春、AIという言葉の意味もわからず、セミナーに参加したり、いろいろな本やサイトを読んで勉強しました。当時まとめた資料を掲載します。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー…
今日の積み上げ 機械学習 【無料】AI(人工知能)超入門-AIと統計の関係について-|IT勉強会・イベントならTECH PLAY[テックプレイ]に参加した 米国データサイエンティストが教える統計学超入門講座【Pythonで実践】 | Udemyを受講し始めた DSL主催輪読会(第1回)に参加した 今日のDSL主催の輪読会。 前日の予習でも輪読本の内容がまったく腹落ちしない状態で、どうなるかと思ったが、結果、やっぱりどうにもならない、ということをハッキリ自覚させられた。 これはかなり本腰を入れてやらないと、何も得るものがない、と腹をくくった。 AI超入門の講師に機械学習に関して質問したところ、「…
今日の積み上げ AWS学習 社内ハンズオンイベントを実施した 機械学習 明日の輪読会の範囲を予習した AWS学習 社内ハンズオンイベント、本日をもって企画したシナリオを最後までやり切って、無事完走することができた。 昨年9月の企画発案から約5か月間を簡単にふりかえっておく。 8月末日 AWS公式Twitterで新しいコンテンツ(AWS Technical Essentials 日本語実写版)を知る 9月 社内メンバーに上記コンテンツを紹介。一緒にやってみることを提案 まず自分でやってみた ⇒ うまくいかないことはAWS公式に質問 10月 企画書を作成。事業部長に企画趣旨・内容・経費を説明 11…
2022年の夏に挑戦した研究インターンにて盛大に失敗したので、その振り返りと同じ失敗を繰り返さないための自分なりの改善案を書きおきます。 どんな失敗か このインターンで私は論文は投稿できなくとも、そのときの続きを入学後にやれば2023年内には国際会議に論文が投稿できる状態になることを目標にしていたが、それを達成できなかった。具体的には、やっていた研究の手法がどうやら論理的に無理そうなことに気付いたため。その手法は難しくないにもかかわらず、私の知る限りまだ誰もやっていない。結局4月に入学するときには、インターンをしていない学生と同じ状態からのスタートとなった。 考えられる原因 Deep Lear…
概要 やりたいこと 準備 Azure CLI 拡張機能(CLIv2)によるデプロイパイプラインの作成 全体像 前提 Azure Event GridでLogic Appsをトリガーする Azure Logic AppsからGitHub Actionsをトリガーする JSONの解析 リポジトリディスパッチイベント GitHub Actions Workflowからaz mlコマンドを実行する Azureへの接続作成とSecretsの登録 デプロイ用プログラムのプッシュ Workflowファイルの作成 おわりに 概要 本記事はAzure Machine LearningワークスペースをCLIv2を…
以前,何処かのインターネット上の記事で読んだのだが,一日に起こった悪かった事は一切記録せず,一日に起こった良かった事を,最低3つ意地でも見つけ,日記等に記録する日課を継続すると,精神状態の改善を図る事が出来るという.「一体,何を根拠にそんな事を言っているんだ?」と思う方も多かったのかもしれない記事だったのかもしれないが,私は,合理性を感じた.その科学的根拠を,以下に何点か提示しよう.・根拠1人間は認知科学的に言語化されていない事を認識出来ないと言う.上記は,トンデモ科学者としてネット上では有名な,苫米地英人大先生の受け売りだが,これは,個人的には非常に頷ける話だ.(※私は彼の事,結構好きですよ…
更新日時 2023/01/29/07:07 Qiita Trends Daily 1位 [New] ShellScript,Bash,国際化,Gettext,POSIX Qiita Trends Daily 2位 ※前日3位 JavaScript,チーム開発,ゲーム制作,Phaser3 Qiita Trends Daily 3位 ※前日8位 Windows,コマンドプロンプト Qiita Trends Daily 4位 [New] Docker,SteamDeck,distrobox Qiita Trends Daily 5位 [New] フロントエンド,Next.js,t3-stack Qi…
エンジニア・プログラマーの学習に約立つコンテンツのセール情報を集めました 1位 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル ¥27,800 → ¥1,900 93%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ (19,666件) 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門!応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です! 2位 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - ¥15,800 → ¥1,800 …
人工知能は世界に強力な影響をもたらしました。現在、機械学習は高度なレベルに達しており、テキスト翻訳や画像認識などの複雑なタスクについて機械に教える必要はありません。この実践と理論の進歩により、機械学習が可能になりました。幅広い業界が変化し、自動運転車へのインテリジェンス ビジネス アプリケーションの作成に成功しています。人工知能によってもたらされた驚くべきことがいくつかあります。人工知能とは何かを見てみましょう。人工知能 (AI) はマシン インテリジェンスとも呼ばれ、その名のとおりです。提案: 人間やさまざまな生物が示す既知の正常な知性とは対照的に、機械によって示される知性。ダートマス カレ…
(整備中) そろそろ(執筆時1月28日)第2セメスターが終わるので、第1,2セメスターの授業を振り返って感想や後輩へのアイドバスを書きます。ほんとは1セメおわりに書くべきだったと思いますが、当時の自分が思いつかなかったので今まとめて書きます。1セメの話は忘れてるところが多いですがご了承ください。多分次からは… 第1セメスター 学問論 担当教員 STU先生ら 感想 大学生として、学問に対するあり方を学ぶ…らしい。講義回と演習回にわかれてたが、基本演習回にしか出てなかった。演習回に出て課題にきちんと答えていれば好成績が貰える。演習回で知り合った人とは連絡先を交換しておくと後述の自然科学総合実験や英…
FOLIO ROBO PRO(ロボプロ)の評判や口コミを知りたい!しんたろす(@mono_shimtaros)です( ゚Д゚) 今回は注目の人気ロボアドバイザー「FOLIO ROBO PRO(フォリオロボプロ)」をピックアップしてご紹介! ロボアド投資 FOLIO ROBO PROとは?FOLIO ROBO PROの評判や口コミを知りたい!デメリットやメリットは?ということについて徹底解説していきたいと思います!
1/22 ポエムを書いた。(ゼミ準備をしなさい!) トポスのツイートを見ていたらspeciesの話題が出ていたようだ。アナコンでも少しだけ触れられていた。ちゃんと勉強してみたい。 本日のトポスでは群論ゼミが行われました!また、素数に関する等式についての問題や、多重ゼータ値に関する話題、speciesに関する話題などが出ました。来週1/28もトポスを開室いたします!中高生の方は下記フォームをご提出の上ご参加ください。https://t.co/QpeNkiQrZC pic.twitter.com/ukRVWAtlMk— 数理空間“τόπος” (トポス) (@mspacetopos) 2023年1…
ChatGPT使用例 ・コードの作製と添削 ・VBA作製 ・VBAやpythonを使用できる →その活用方法を知っておくべき →pythonで~したみたいな動画やblogを集めておく →実用する際には,そのタスクをChatGPTに作らせればよい ・ホームページの作製 Chat GPTをつかってWebランディングページを作成するコツ | PhotoshopVIP ChatGPTによるブログ記事の作り方紹介 - Take's Software Engineer Blog ChatGPT使い方総まとめ - Qiita VBA使用例 python使用例 どんなことをしたい 実際の研究室でエクセルを使用…
Pythonは比較的初心者にも取り組みやすい言語で手軽に実行できるなどはじめてのプログラミング言語としても適した言語だと思います。 機械学習や人工知能、Webアプリケーション作成など幅広く使われており注目のプログラミング言語でもあるPythonを習得するのにおすすめの本を挙げていきたいと思います。 独学で習得するような場合には手元に1冊は置いておいた方がいいと思いますのでここで入門書を中心に8冊紹介していきます。 目次 1.Python 1年生 体験してわかる!会話でまなべる!プログラミングのしくみ 2.スッキリわかるPython入門 3.入門 Python 3 第2版 4.独習Python …
AI (人工知能) の助けを借りて、電子商取引業界はパーソナライゼーションでカスタマー エクスペリエンスを向上させ、潜在的な顧客をターゲティングして売り上げを伸ばし、購入に基づいて製品を推奨し、 Business Insider が発行した記事によると、2020 年までにすべての顧客とのやり取りの 85% が人間のサポートなしで管理されるようになると予測されています。この進歩する傾向を考慮して、多くの e コマース ビジネスはさまざまな形式の人工知能技術を使用して、顧客をよりよく理解し、最高のユーザー エクスペリエンスを提供し、より多くの売上と収益を生み出しています。この記事では、人工知能が …
授業でIBMのチェスコンピューター「ディープブルー」がチェスの世界チャンピオンのガルリ・カスパロフを負かした1997年の対局についてNHKが制作したテレビドキュメンタリーを見る。最近はなにかとAIが幅をきかせているが、この対局はその先駆けといえる。当時はまだ人工知能についての認識は、コンピューターなんてプログラム通りに動いているだけなんだから、それをつくった人間に知的作業で勝てる日が来るなんてありえないというのが一般的だった。ずいぶん素朴な発想である。1990年代はじめ、哲学研究室の大学院生だった私は、先生たちに人工知能の可能性について尋ねたことがあるが、みな口をそろえてそう言っていた。日頃か…