機械学習

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…

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。

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 …

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。 今回は線形判別分析（PP.161-169）を扱う。 前回 13. 線形判別分析 13.1 線形判別分析の基礎 13.2 ケーススタディ 補足 スペック情報 前回 https://power-of-awareness.com/entry/2022/06/15/120000power-of-awareness.com 13. 線形判別分析 識別・認識に相当する能力を機械的に実現する研究分野をパターン認識という。ここではパターン認識でも最も古典的な手法である判別分析…

Index Index 統計学・確率論 ベイズの定理 ベイズ確率 機械学習 ベイズ識別 変分ベイズ法 統計学・確率論 確率 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com ベイズの定理 ベイズ統計学は、基本的にベイズの定理を前提にしている. ベイズの定理 yhayato1320.hatenablog.com ベイズ確率 ベイズの定理を元に確率を考える. ベイズ確率 yhayato1320.hatenablog.com 機械学習 ベイズ識別 ベイズ識別 yhayato1320.hatenablog.com 変分ベイズ法 変分ベイズ法 yhayato1320.hatenablog…

メタバースに不可欠な7つの要素 著者：Liz Harkavy Eddy Lazzarin Arianna Simpson ｜翻訳：Takeshi_TGAL この記事はa16zの機関紙Futureに掲載されたものです 「メタバース」という言葉が90年代に誕生して以来、特にパンデミック期間（オンライン活動の急増）、FacebookのMeta改名を経て、さらに大きな話題となっています。 これは単なるバズワードに過ぎないのでしょうか？メタバースとは正確には何でしょうか？また、メタバースといわゆる仮想世界（バーチャルワールド）との線引きはどこなのでしょうか？これらの疑問の答えを明確にし、メタバースをどの…

こんにちは！こーたろーです。 今回、訳あってLightGBMを使ったシミュレーションを行っています。 その中で、精度を上げるためにクロスバリデーションを行ってみたいと思い、LightGBMクロスバリデーションの情報を探していました。 ちょうどサンプルコードがあったため、そのまま貼り付けて、必要な箇所のデータを変更してみましたが、エラーが出て苦労しました。 結果として、ほぼ手組状態に陥ったため、最新の注意点を含めて、サンプルコードを見直してみました。 新旧比較しながらご覧ください。 それでは早速まいりましょう！ LightGBMにおけるクロスバリデーションサンプルプログラム（旧） サンプルプログ…

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!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ （17,750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…

エラーにつまったのでメモ が、しかし、、 こんにちは！ 最近、ランニングのスピードが頭打ちになってしまったので、習慣に2つ変化をつけることにしました！1つはインターバルトレーニングといって速く走る・遅く走るを交互に行うことで速く走ることに慣れ、心肺機能をさらに強化していきます。もう1つは上半身のトレーニングを取り入れて、上半身の捻りの強化を目指します。これによって、強く地面を蹴れるようになり、タイムも上がるはずです。 さて、前回のYoloの続きをやっていこうと思います。引き続きRIGHTCODEさんの以下の記事にお世話になります。 といっても、エラーで苦戦してしまったので、その様子を書き記した…

【まだ書きかえます。いつどこを書きかえたかを必ずしも明示しません。】 - 1 - [2022-04-25 Unix系 OS (例、Linux) のいいところ、不満だががまんするところ] のなかで、つぎのように書いた。 古くからあるコマンドは、字数がすくなく、1文字まちがえると他の有効なコマンドになって予想外の動作をしてしまうことが多い。また、すなおに連想される語ではなく (たとえば cat は猫でも catalog でもない)、いちいちおぼえなければならないことが多い。 そのなかみについて、もうすこし書いてみる。ただし、客観的な評価ではなく、わたしの主観的な感想がおもになる。 - 2 - 「l…

最近ニート（プラスな言葉でいうと悠々自適フリーランス）をやめて会社に入って、 「生活スタイルやワークスタイルが変わったのに、すぐ対応できるものですか？」 ってことをよく聞かれる。 この問いにちゃんと答えるのはすごく時間が掛かるのでいつも適当に返事して誤魔化しているのだが、本記事でちゃんとした返事を書いておこうと思う。 そもそも、自分が2012年に独立・起業したのは「数学やアルゴリズムを駆使してスーパーコンピュータやロボティクスのソフト開発において技術的な付加価値を出して稼ぐ」という「一番やりたい仕事」にサラリーマンの立場で就くことが出来なかったからだった。 グーグルの研究所やNASAに就職でき…

目的 機械学習・レコメンデーション やりたいこと 対象のユーザーが好きそうなアニメを予測して、おすすめする 最終的に欲しいアウトプットイメージ userAは、●●（アニメ名）がおすすめ この予測モデルの精度は、▲▲（評価指標） 実装手順 ライブラリのインストール、インポート データのフィルター分け 予測モデルの作成 Content filtering Collaborative filtering 実装コード # google colaboratoryで実装するため、googleDriveとマウントする from google.colab import drive drive.mount('/…

こんにちは。育児のため時間がとれずブログ更新を1年放置していました。今後はしっかりと勉強時間を確保して、記事執筆を頑張っていきたいと思います！さて、今回は機械学習分野でもっとも注目を集めている技術の１つである生成モデルを取り上げます。生成モデルでは画像や文章、分子構造などの訓練データの分布を学習し、それに類似したデータを自動生成します。代表的な生成モデルとして以下があります。 GAN（敵対的生成ネットワーク） VAE（変分自己符号化器） 拡散モデル 正規化フロー これらのうち、今回は正規化フローの技術的な解説及びMNISTの画像生成例を整理したいと思います。あまり聞きなれない技術ですが、画像生…

今回の目的 今回のゴール アウトプットのイメージ 実装手順 実装コード アウトプット この実装の難所 movie_id列を追加する 映画をrecommendする 今回の目的 機械学習・レコメンデーションの実装 今回のゴール あるユーザーに好みの映画を予測して映画をおすすめ アウトプットのイメージ 『ハリーポッター・秘密の部屋』を見た人には、●●（映画名）がおすすめ！ 実装手順 ライブラリ、データのインポート データの確認 データの処理 データの切り取り データの関連付け 「モノ」からレコメンデーションモデルの作成 「人」からレコメンデーションモデルの作成 実装コード Netflix - Mov…

31歳ノースキルから月収100万まで上げられた経緯 その当時、私はノースキルで31歳の状態でした。 （厳密には3年ほどゲーム業界でゲーム開発スキルを積んでいましたが、 ここで積んだスキルの説明をしても転職エージェントに相手にしてもらえないほど、業界で汎用的に使えるスキルではありませんでした。） 私はゲーム業界で積んだスキルをあきらめ、汎用的に生かせる専門分野を探しました。 この時、この動画に出会いました。 https://www.youtube.com/watch?v=kKUC7rZRUtc 2018年くらいからyoutubeで活動し始めた山本りゅうけん様の動画です。 もともと、ITエンジニア…

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AI vs. 教科書が読めない子どもたち 新井 紀子 (著) を読み始めました。 シンギュラリティ、AIが自身よりも能力の高いAIを作り出せる。 東ロボ君、AIにどこまでできて、できないことは何か。 第1次AIブーム、推論と探索、その後チェスのディープブルー。 迷路やパズルが解ける。 複雑な問題には無力なフレーム問題。 第二次AIブーム エキスパートシステム、専門的な知識に特化。 法律家は法律だけでなく常識や感情を判断。 医療診断はあいまい、数値化できない表現が難敵、しくしく痛む。 文字になっていない知識の言語化が膨大。 第三次AIブームが今。ウェブ上に大量のデータが増殖し、機械学習とその一分…

はじめに 大学院受かった話じゃなくて落ちた話かよって言う記事です。 大学院受験は落ちることないぞって言われがちだけど普通に落ちる人いるぞって話をしていこうと思います。 そんなに細かいことは書かないので、ご質問があったら連絡してくれれば答えられます。 忙しい人向け toeic680では落ちたので高い点数取れるならとっとけ 何より大切なのは提出する論文なので、たくさん添削してもらえ。それでも落ちるときは落ちる。 院試向けとしてマセマって言われてるけど全然出ないから、いろんな参考書使ったほうがいい。 多分あっちが指定してる教科書で数学勉強するのが一番いいよ。ほんとにマセマ出ないから あとマイク付きイ…