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機械学習
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機械学習

(サイエンス)
【きかいがくしゅう】

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

  • ベイジアンネットワーク
  • support vector machine
このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証するものではありません。問題のある記述を発見した場合には、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
自作のAIシステムでtoto AI予想してみた•5 時間前

第1312回　2022年07月02日 totoAI予想

AIの予想結果 今回の自作AIシステムの予想は このようになりました！ HOMEAWAY予想102 FC東京福岡20.0%0.0%100.0% 広島磐田1100.0%0.0%0.0% 京都札幌030.0%70.0%0.0% Ｃ大阪川崎Ｆ1100.0%0.0%0.0% 清水横浜FM1100.0%0.0%0.0% 柏鹿島1100.0%0.0%0.0% Ｇ大阪浦和00.0%77.6%22.4% 湘南名古屋20.0%0.0%100.0% 鳥栖神戸00.0%53.6%46.4% 岩手大宮20.0%0.0%100.0% 群馬新潟20.0%29.6%70.4% 岡山熊本20.0%34.8%65.2% 大分千…

#toto#toto予想#AI予想#機械学習#AI

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MonotaRO Tech Blog•昨日

報酬確率分布の変化に応じたBandit Algorithm〜論文解説：A Linear Bandit for Seasonal Environments〜

はじめに MonotaROとBandit Banditの着目理由 MonotaROにBanditを導入する際の課題 A Linear Bandit for Seasonal Environments 論文概要 背景と動機 提案手法 実験 まとめ おわりに はじめに はじめまして、データサイエンスグループの岡林です。普段はbanditなどの強化学習を用いてUIの最適化に取り組んでいます。 このブログでは最近MonotaROが注目しているbanditの概要を紹介しつつ、その中でも事業特性にあったbanditアルゴリズムにフォーカスし、論文を解説します。 MonotaROとBandit Bandit…

#機械学習#強化学習#UI/UX#論文解説#データサイエンス
「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ•一昨日

Rによるデータサイエンス（13/XX）

RについてRによるデータサイエンス(第2版):データ解析の基礎から最新手法まで作者:金 明哲森北出版Amazonをベースに学んでいく。 今回は非線形判別分析（PP.170-178）を扱う。 前回 14. 非線形判別分析 14.1 距離による判別分析 14.2 多数決による判別分析 14.3 ベイズ判別法 14.3.1 ナイーブ・ベイズ分類器 14.4 シミュレーション 14.4.1 Mahalanobis距離による判別 14.4.2 k近傍法 14.4.3 ナイーブベイズ 補足 スペック情報 前回 https://power-of-awareness.com/entry/2022/06/22/…

#R(プログラミング言語)#機械学習#判別分析#ナイーブベイズ分類器
「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ•3 日前

統計的機械学習の数理100問（18/20）

いい加減時代の潮流に乗ろうということで機械学習を学びたいと思う。またRはともかくとしてPythonは未経験であるため、丁度良い書籍として統計的機械学習の数理100問 with R (with R) (機械学習の数理100問シリーズ)作者:讓, 鈴木共立出版Amazon統計的機械学習の数理100問 with Python (機械学習の数理100問シリーズ)作者:讓, 鈴木共立出版Amazonを用いることにする。 8. サポートベクトルマシン 8.1 最適な境界 8.2 最適化の理論 8. サポートベクトルマシン サポートベクトルマシンはのサンプルが与えられたときにと境界の距離(])の最小値を最大…

#機械学習#統計学
オムライスの備忘録•4 日前

【機械学習】ベイズ回帰 / ガウス過程回帰

Index Index ベイズ回帰 / ガウス過程回帰 回帰分析からの導入 パラメータ空間 目的変数の分布 / 予測分布 / 条件付き確率分布 パラメータの分布 / 事前分布 パラメータの分布 / 事後分布 ベイズ回帰 事後分布の更新・推定 / 逐次ベイズ学習 ガウス過程 定義 ガウス過程回帰 確率過程 概念 参考 書籍 Web ベイズ回帰 / ガウス過程回帰 ベイズ (推定) 回帰 / (ガウス過程回帰) は、回帰分析におけるパラメータに対して、 固定値ではなく、確率的に変動するもの (確率変数) として扱う. 回帰分析 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com 回帰…

#統計学#機械学習#MachineLearning
blockchainjapan’s blog•6 日前

Ocean Protocolデータファーミングの報酬計算事例の紹介：DF1

Ocean Protocolデータファーミングの報酬計算事例の紹介：DF1 Trent McConaghy データファーミングのOCEAN報酬とAPYの例 この投稿は、Ocean Data Farming（DF）プログラムによる収益性を理解するために、DFのラウンド1（DF1）の報酬関数と関連設定について、ステーカー（流動性プロバイダー）に計算事例を提供するものです。 完全な文脈を知るには、まずOcean Data Farming is Launchingをお読みください。 この記事では、まず「報酬関数」の公式を確認します。そして、次のようなシナリオを例として取り上げます： 1人のLPが少ない…

#イーサリアム#ブロックチェーン#仮想通貨#AI#人工知能#機械学習#自動運転#NFT#DAO
blockchainjapan’s blog•6 日前

Ocean MarketへのデータNFTの公開方法

Ocean MarketへのデータNFTの公開方法 Jamie OceanONDA V4マーケットとデータNFTの公開方法の説明 OceanONDA V4では、データNFT、セーファーステーキング、独自のデータマーケットプレイスを運営する際の手数料設定の柔軟性など、素晴らしい新しいアップグレードの数々がもたらされました。ほとんどの方は、Ocean Marketを通じてアップデートに触れることになります。この記事では、マーケットにおける主な変更点をまとめ、データNFTを公開する方法についてステップバイステップで説明します。 Ocean Market V4における多くの変更点は、データNFTの導入…

#ブロックチェーン#仮想通貨#イーサリアム#ビットコイン#投資#データ#機械学習#AI
自作のAIシステムでtoto AI予想してみた•7 日前

第1311回　2022年06月25日〜2022年06月26日 totoAI予想

AIの予想結果 今回の自作AIシステムの予想は このようになりました！ HOMEAWAY予想102 横浜FM柏1100.0%0.0%0.0% 福岡広島20.0%31.6%68.4% 札幌Ｇ大阪00.0%100.0%0.0% 名古屋鹿島1100.0%0.0%0.0% Ｃ大阪清水032.0%68.0%0.0% 川崎Ｆ磐田159.6%0.0%40.4% 神戸浦和00.0%69.2%30.8% 京都湘南00.0%100.0%0.0% 鳥栖FC東京00.0%100.0%0.0% 仙台山形20.0%0.0%100.0% 徳島群馬165.6%0.0%34.4% 長崎秋田1100.0%0.0%0.0% 山口甲…

#toto予想#AI予想#機械学習#AI#Python
ecbeing labs（イーシービーイング・ラボ）•7 日前

AzureとAWSの自動機械学習

はじめに 初めまして。おとです。 ecbeingに入社して1年ちょっと、日々データサイエンスや機械学習について学びつつ業務に勤しんでおります。機械学習について学び始めてから半年ほど経ちます。その中で、 ・Microsoftが提供するAzure Machine Learning ・AWSが提供するAmazon SageMaker 2つの機械学習サービスのチュートリアルを何度か行いました。 その中でも自動機械学習機能が機械学習初心者である私にとってとても便利だと感じたのでご紹介したいと思います。

#Azure#AWS#機械学習
端の知識の備忘録•8 日前

AMD/Intel GPUでもTensorFlowを高速化できるTensorFlow-DirectMLがTF2対応したらしい(まだプレビュー)

概要 以前こちらの記事で書いたように、DirectXを介して機械学習系の演算を行うことで、CUDAが使えるnvidiaのGPUに限らず、DirectX12に対応するあらゆるGPUにおいて機械学習を高速化できるというmicrosoftのDirectMLというプロジェクトがある。(ただし、DirectXを使うことからわかるように、WindowsまたはWSLのみで利用可能であることに注意!) github.com このDirectMLを使った実例の一つとして、DirectMLによってTensorFlowを高速化した、tensorflow-directmlというパッケージが存在。TensorFlow …

#GPUアクセラレーション#機械学習#tensorflow2
(O+P)ut•10 時間前

【自動更新】QiitaのDailyランキングTop10（1年前の人気記事付き）

更新日時 2022/07/01/07:00 Qiita Trends Daily 1位 [New] CSS,AWS,プログラミング,初心者向け,プログラミング初心者 Qiita Trends Daily 2位 ※前日4位 ABテスト,feature-toggles,カナリアリリース,ダークローンチ,QiitaEngineerFesta2022 Qiita Trends Daily 3位 [New] データ分析,データ可視化,PowerBI,PowerBIDesktop Qiita Trends Daily 4位 [New] サーバー,インフラ,インフラエンジニア,QiitaEngineerFe…

人気商品セールまとめ•12 時間前

【07月01日時点】エンジニア向け人気学習コンテンツセールまとめ

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 ¥24,000 → ¥1,960 92%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ （17,794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 - ¥15,000 → ¥1,84…

やってみる•17 時間前

バケツツールによる塗りつぶしアルゴリズムFloodFillについて

自力での実装はできなかった。

いけぞんざい•17 時間前

月報 [2022/06]

梅雨はどこに行ったんでしょうか？暑くて溶けそうです。 大学 もう学期が終わりそうな雰囲気が出ていて、あっという間だなという感じです。種々のレポートの期限も迫りつつあり、微妙な焦燥感に駆られています。 4月から続いている演習ですが、今月中旬に第2期が終わりました。行きたい研究室でやりたい研究を合法的に(?)できる機会で本当に楽しかったですね。先生から前向きなコメントも頂けたので、卒業研究でも頑張っていきたいです。なおこの演習後に燃え尽き症候群を患い、6月中旬は特に何もしていませんでした。 第3期は計算量理論とかがテーマで、量子コンピュータが古典的なコンピュータに比べてどれくらいすごいのか(量子超…

ひとばん寝かせたカレーはとてもおいしい•17 時間前

iPadAir4 64GB → iPadAir5 256GBに買い替えた理由

iPadAir4 64GB→iPadAir5 256GBに買い替えた理由 64GBではストレージが単純に足りない iPadOS16の真価が、AチップiPadだと発揮できない M1チップを体験してみたい 円安で今後iPadの価格が上がる可能性がある 買い換えて実際どうなのか 結論 iPad Air 第4世代64GB→iPad Air第5世代256GBに買い替えた iPad Air4世代はすでに十分完成されたマシンで、一般に5世代に買い替える理由は特にないと思っている。 しかし今回は、勇気を出して買い替えることを決定した。その理由は４つ。 64GBではストレージが単純に足りない iPadOS16の…

盆暗の学習記録•19 時間前

SHAP valuesの論文を読んだのでメモする

Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in neural information processing systems, 30. 2017年の論文なので今更ですが読んだのでメモします。 沢山の内容を10ページに詰め込んだような全体的に説明が少ない論文だったので、ふわっとした理解のまま書いてます。誤情報があったらごめんなさい。 概要 「この予測値はどういう特徴量が影響してこうなったのか」という局所的説明（local explanati…

Atrae Tech Blog•昨日

アトラエの技術・アーキテクチャ・文化を紹介します

アトラエにある４つの事業、Green、Yenta、Wevox、Inowのエンジニアが集まりAtrae Engieer Meetupを開催しました。リモートワークの影響もあり、普段なかなか一堂に会する機会のないメンバーもオフライン/オンラインで集まり、各事業の技術やチームの話などを発表しました。 そこで本記事では、「アトラエのエンジニア組織ってどんなところ？」「どういう技術使ってるの？」という方へ向けて、アトラエの技術・組織について紹介します。もっと詳しく知りたい！という方は記事最後にある採用ピッチを是非ご覧ください。 アトラエのエンジニアってこんな感じ 本Meetup開催前にWevoxのカスタ…

今日の堕落の路 powerd by はてな•昨日

2022年6月29日(水)のツイート履歴

ツイート Jun Rekimoto : 暦本純一 @rkmt 損失関数なしに機械学習しているみたいとスタバでたまたま隣にいたAI研究者が... https://twitter.com/terrakei07/status/1541996218163019776 13:59 toshibo｜廃墟と写真 @JIYUKENKYU_jp 鬼怒川廃墟群、エキサイティング空中散歩。 https://twitter.com/JIYUKENKYU_jp/status/1541622100443938817/video/1 13:49 那須の長楽寺 @nasu_chourakuji 本日６月29日ですが 位牌堂の…

人気商品セールまとめ•昨日

【06月30日時点】エンジニア向け人気学習コンテンツセールまとめ

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 ¥24,000 → ¥1,960 92%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ （17,785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 - ¥15,000 → ¥1,84…

Nishiki-Hub•昨日

Arm、最大12コアまで搭載できる「Cortex-X3」「Cortex-A715」とハードでレイトレをサポートした「Immortails」GPUを発表

錦です。 Armは同社の新CPUコアとなる「Cortex-X3」「Cortex-A715」とGPUシリーズ「Immortails-G715」「Mali G-715」「Mali-G615」の各製品を発表しました。

taki["blog"] = 2022•一昨日

2022-6-29

水曜日ですね。 午前中は昨日までの残り、午後は途中Zoomで1時間ぐらい別のことをした以外は先週の続きを素直に進めました。まだ結果がよく分かってない感じですが、どうなるでしょうか（投げやり）。明日もう少しちゃんと見たいところですね。金曜日は出勤して予定が2件ぐらいあるので、そんなに進まない気がしています。こういう将来予測は常に大事ですね～（？）。夜は査読を進めました。昼を空けるぞ！という気持ちです。 お昼に本が届いていました。 組合せ最適化から機械学習へ: 劣モジュラ最適化とグラフマイニング (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 1)作者:相馬 輔,藤井 海斗,宮内 敦史サイエ…

hirotanの断酒と米国株投資•一昨日

53日目　水曜日　統計学を勉強した

統計学を勉強した。また、機械学習も。

蔵ログ•一昨日

WIREDジャパンのYoutubeが面白いのでジャンル別にまとめてみる

Wiredというアメリカ初のメディアがやってるYoutubeチャンネルが面白いのです。 物理学者のミチオ・カクやTwitter創業者のジャックドーシーなどそうそうたるメンツのインタビューや、最新テック系ニュースをわかりやすく解説してくれています。 Wiredはこんな↓感じの雑誌を販売している会社です。 WIRED（ワイアード）VOL.45 作者:Condé Nast Japan (コンデナスト・ジャパン) コンデナスト・ジャパン Amazon 1993年に米国で創刊し、現在4カ国で展開する、世界で最も影響力のあるテクノロジーメディア『WIRED』の日本版として、2011年6月にウェブサイトと雑…