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
こんにちは。ふらうです。 今回は、Windows上のPython環境でPyTorchを使う際に、GPUを使えるようになるところまでを解説していきます。 今回想定している環境は、GPUがついているPCで、実行環境はWindows版Anacondaを使っている場合です。理由は、私のブログで推奨しているやり方がこれなので、こちらに合わせていきます。 WSLを使ったubuntuの環境では、違った導入方法になりますのでこの記事はほとんど参考にはならないでしょう。 ですが、wslを使わない環境であれば共通する点はいくつもあるので、参考にしていただければ幸いです。 Windows版Anacondaの環境構築…
今日の積み上げ 機械学習 codexa線形回帰入門(チャプター1~8)を受講した 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File11(2日目) 機械学習 www.codexa.net この講座、わかりやすい。しかも無料というのが、本当にありがたい! 機械学習初学者にとって、最初に知っておくべき概念が適度な粒度で解説されているので、いきなり線形代数の理論とかから入っていくより全然わかりやすい。 機械学習って、学習コストが結構高いって言われているけど、学ぶ順序って本当に大事だなと思った。 英語学習 今日2日目はリピーティングとオーバーラッピングでひたすら音読。 徹底して口が回るようになる練習をやっ…
↓こんなサーフィンの動画を Tune-A-Videoでいらすとや風にすることができました。 また、「サーフィンする宇宙飛行士」のようなプロンプト(テキスト)を与えることで、動画の一部を変化させることもできました。 Tune-A-Videoとは Tune-A-Videoとは機械学習の手法のひとつで、大雑把に言うと、Stable Diffusionのような「テキストから画像を生成する拡散モデル」を使って既存の動画をプロンプト(テキスト)で指定した内容に変化させることができます。 (Tune-A-VideoのGitHubページより引用) 手法 Tune-A-VideoのGitHubで公開されている実…
画像認識系ディープラーニング界隈を盛り上げる三英傑を、オセロで比較してみました。実装は一応貼っておくけど・・・Python3.8が必要です。 GitHub - laksjdjf/DeepReversi: 趣味で作った深層オセロAI モデル構造 全てのモデルがオセロの盤面(白黒の2チャンネル×8×8の画像データ)を入力として、方策確率(64次元ベクトルでそれぞれのマスに打つ確率)と価値(1次元ベクトルで有利か不利かを表す)の2つを返す構造になっています。 ResNet 畳み込み2層+残差結合のResNetブロックをいくつも重ねて作ります。一応以前説明記事を書いています。 ViT オセロの場合パッ…
今日の積み上げ 機械学習 codexa(コデクサ)の無料講座を受講した DSL輪読会の第2回に参加した 「G検定最強の合格問題集」出版記念のZoom勉強会に参加した 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File11(1日目) 機械学習 www.codexa.net こちらの「線形代数入門」「統計入門(前編)」「統計入門(後編)」を受講。 線形代数はヨビノリたくみさんのYouTube動画で、統計入門はかめさんのUdemy講座で一度解説を聞いていたこともあって、割とすんなり理解することができました。 機械学習初学者はこちらのコースから入っていくのがよさそう。 わかりやすいのと、最後に簡単な確認テ…
概要 前回のNumPyroデビュー記事の続編として、微分方程式のパラメータ推定をやってみました。コードは前回の分とあわせて置いてあります↓ github.com
今日の積み上げ 機械学習 深層学習についてヨビノリたくみさんの解説動画を視聴した 機械学習 昨日のブログに書いた深層学習本にも関連しますが、下記記事のリンクに貼られていたヨビノリたくみさんが解説動画がわかりやすかったので、書き残しておこうと思います。 kurauzaaa.com youtu.be 入力層、出力層の間の中間層が複数以上あることを深層学習と言い、各層を繋ぐ経路の重要性や組み合わせの方法を重みで変えていき、正解を導き出すためにこの重みを調整することを学習と言うことを学んだ。 解説では、数字の文字を5×5のマスに分割し、その1マス1マスの情報を読み取って、合計25個のマス情報(=入力パ…
こんにちは。ふらうです。 今回は、Seq2Seqについて解説したいと思います。 自然言語処理の世界の中で、一時代を担った重要なモデルで、どのようなモデルなのかを説明します。 また、本記事は論文「Sequence to Sequence Learning with Neural Networks」を参考に執筆しています。 arxiv.org Seq2Seqモデルとは Seq2Seqの仕組み LSTM(Long Short-Term Memory) Seq2Seq Decoderの仕組み Encoderの仕組み Seq2Seqの学習方法 まとめ Seq2Seqモデルとは Seq2Seqは、Goog…
今日の積み上げ 機械学習 Kaggleについての情報収集 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File10(7日目) 機械学習 www.amazon.co.jp Twitter界隈でこの本が話題になっていたので、ここからKaggleについて興味が湧いていろいろ調べてみた。 Kaggleマスターのカレーちゃん(@currypurin)のnote記事を見つけました。 初心者向けのロードマップがトップにドンっと書かれているので、まずは最初の本が挿入としてよさそうです。 note.com 共著者のU++さん(@upura)もKaggleマスターのようです。 www.amazon.co.jp 発刊記念…
研究で必要だったので実装しました. 参考にした論文はこちらです. link.springer.com このアルゴリズムでは,NMFが必要になるので取り急ぎ用意しておきます. using LinearAlgebra using Random function KL(A, B) n, m = size(A) kl = 0.0 for i = 1:n for j = 1:m kl += A[i,j] * log( A[i,j] / B[i,j] ) - A[i,j] + B[i,j] end end return kl end function nmf_euc(X, r ; max_iter=200…
グラボ換装でゲーミング環境が iPad から PC になったのと時をほぼ同じくして、機械学習コンペへの挑戦もイージーなところから再開しています。 今回トライしているのは、SIGNATE の練習問題、「ゲーム選手のリーグ分類」です。 signate.jp 特徴量にほとんど手を加えず、標準化しただけの状態でベンチマークしてみたら、案外スコアがよかったので投稿してみたら 7 位となかなかのポジションに。 もうちょっとだけ簡単な特徴量エンジニアリングっぽいことをしてみて、試しに投稿してみたら、なんとトップに立てました。 (スコアに暫定評価とありますが練習問題なのでこちらが確定値) 従来のトップ スコア…
更新日時 2023/02/07/07:07 Qiita Trends Daily 1位 ※前日4位 SNS,web3,nostr,damus Qiita Trends Daily 2位 ※前日1位 kubernetes Qiita Trends Daily 3位 [New] Python,Markdown,datetime Qiita Trends Daily 4位 ※前日8位 Web,初心者,まとめ Qiita Trends Daily 5位 ※前日2位 議事録,チームマネジメント,HedgeDoc Qiita Trends Daily 6位 [New] C,C++,GCC,最適化,オーバー…
良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門―保守しやすい 成長し続けるコードの書き方作者:仙塲 大也技術評論社Amazon プログラマとして良いコードとは?と常に試行錯誤している日々を送っているので、すぐに目に止まり購入しました。 前半ざっと読み、後半しっかりと読んで、4時間ぐらいでした。 抜粋 本書は、より成長させやすいコードの書き方と設計を学ぶ入門書です。 システム開発では、ソフトウェアの変更が難しくなる事態が頻発します。コードの可読性が低く調査に時間がかかる、コードの影響範囲が不明で変更すると動かなくなる、新機能を追加したいがどこに実装すればいいかわからない……。 変更しづらいコードは、成長で…
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!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ (19,736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 …
音楽系ブログとして始めたのにプログラミング系になってきたこのブログ。 VSCodeユーザ向けに、リモートのサーバ上でDockerコンテナを立ち上げて開発するまでのメモを残します。 環境 ssh接続でサーバに入れるようにする ローカルのVSCodeの準備 VSCodeでサーバにRemote接続 Dockerfile等の準備 サーバ上のコンテナにVSCodeで入る 拡張機能のインストール おわりに
現在米国最高裁に係属している知財関連事件の口頭弁論の予定日が下記にのっていたのでメモ! 現在のところこんな形のようです。 Feb 21 – Gonzales v. Google (Does the safe harbor of CDA Section 230 shield Google from liability for encouraging users to view offending videos). Feb 22 – Twitter v. Taamneh (Can Twitter be held liable for providing a service that aids an…
M&A業界の風雲児登場! 今回は2023年1月の決算で業界だけでなく、起業家や個人投資家の度肝を抜いた『M&A総合研究所(証券コード:9552)』を紹介いたします。 徹底した管理×営業×テクノロジーで、利益率の高い業界に切り込むのは強いですね...(当然) M&A総合研究所の概要 M&A総合研究所のビジネスモデルと優位性 売却企業は完全成果報酬型という革新性 日本最大級のM&A専門オウンドメディアから流入 企業のAIマッチングシステム 業務の効率化 M&A総合研究所の沿革 PHAKSHAとの業務提携 M&A総合研究所の売上・営業利益・営業利益率 主要KPIと推移 財務状況(PL, BS) 主要…
こんばんはー 最近体調があんまりおもしろくなかったんですけど、今日になったら結構良くなりました〜。 やっぱり具合悪いと、メンタル的にもイマイチになるなぁと再認識しました。 体調管理、気をつけましょう(๑>◡<๑)(自戒)(私はよく絶食ダイエットしがちなので、、これを今日からやめますね) 今日も今日とてPythonをいじくってたのですが、本日のお題はアンケートデータ解析(csv)です。 設定:15問の質問について そう思う-全くそう思わないまで 5-0までの6整数値で回答したアンケートの回答が100枚ある。(例:Q1 あなたは自信家ですか?->4 ,Q2 楽天家ですか? ->5) 相関行列は次の…
はじめに データ・セットの分析や要約に用いられる手法に探索的データ分析(EDA:Explanatory Data Analysis) があり、それはデータの主な性質や構造的な特徴、データの相関を可視化して機械学習などのデータ解析の指針や方向性の検討を行います。そういったEDAを簡易的に行えるPythonライブラリがAutoVizです。2行程度の少ないコードでDataFrameのデータから相関図、分布図、バイオリンプロット、ヒートマップなどを表示・出力することができます。 本記事では、AutoVizによるデータセットの自動視覚化の方法を紹介します。 はじめに 1. AutoVizのGithub …
株つえーな。売りBOTの完成遅くて助かってる所ある。 ーーー 10%も調べられてないけど、AIの最新動向はほぼ言語モデル? GBDT調べてて、ぼんやり思ってたことは大抵実装されてる空気感だった。中身は違うっぽかったけど。 この前言ってたデータ整形は終わって、ちょっと遊んでた。後は結果をいい感じにプロットすれば大まかな性能が分かると思ってる。 そんな訳で大した勉強してないが、にしても分からない事が増えすぎてる。大体1調べると3増える。 あんま言いたくなかったけど、2月は捨てかもな。ちょっと基礎固めに裂きたい。 ・金融 ・機械学習 のそれぞれが思ってるライン(理解度50%)に到達すれば許せる。正直…
今日もお天気が良い冬晴れ。 仕事を14:00に切り上げて、用事があるまでドトールで本を読んでいる。 この本はなんとなくミーハーだなぁ〜と思いながら、買ってみたが良い本。 そうそう遠くない未来に社内で機械学習のプロダクトを作りたいと思っているので、色々とこの本が参考になる。この本で事例としてスタートアップが引き合いに出されているが、当社の文化も仕事の方法もスタートアップに近いので、学ぶことが多い。
を使うのに、今一度Juliaプログラミングクックブック ―言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで作者:Bogumił Kamiński,Przemysław Szufelオライリー・ジャパンAmazonで使い方を整理する。 前回 注意 1. データ構造とアルゴリズム 1.5 UTF-8を扱ってみる 2. Juliaによるデータエンジニアリング 2.1 ストリームを管理する 前回 power-of-awareness.com 注意 参照文献はかなり古い(2019年)ため、現在のバージョンでは動作しない関数などが多いとの評判がある。そこでそういった齟齬があった場合は随時コメントする。なお筆…
2022 年 11 月に開催された「Kaggle Days Paris 2022」での有識者の講演動画が LogicAI の YouTube チャンネルで公開されています。 現時点で公開されている動画を土日に眺めたので、本記事で概要を紹介します。 Kaggle Days Paris 2022_Walter Reade_A quick hello and welcome from Kaggle Kaggle 運営の Walter Reade さん による基調講演です。 先に開催された Kaggle Days Championship の決勝イベントで、CEO の D. Sculley さん が用…