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 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…
今日の積み上げ 機械学習 ヨビノリの線形代数入門講座全14編を視聴 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File10(6日目) 機械学習 ヨビノリの線形代数入門講座全14編を視聴し、ひとまず「見た」というベースはできた。 再生リストの中には昔の動画も含まれていたので何本か見たが、基本的な行列の意味を解説しているこの動画は最初の導入としてとてもわかりやすかった。 www.youtube.com いま盛り上がっている金融データ活用チャレンジにおいても、各パラメータの情報を「ある法則」で変換することで、新しい情報を生み出していく、その際にこの線形代数の知識が活かせそうな気がしてきた。 (あくまでイ…
今日の積み上げ 機械学習 ヨビノリの線形代数入門講座⑩~⑬を視聴 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File10(5日目) ブログ開設1周年ということで、記念のツイート。 AWSに強烈な衝撃を受けて、学習ログでもつけ始めて1年。気づいたら、日常生活の中に学びを楽しめる自分に変わっていた。1日のたった1%の時間を大切にしながら、積み上げてきたことが大きな自信となり、新しい景色をどんどん見たくなってきた。シーズン2も楽しんでいきます!#MyAniversary pic.twitter.com/lKoEHdX91M — がじゅまるの苗🌱 (@GajumaruSDGs) 2023年2月1日 Twi…
アメリカテック情報bgr1/31 インスタ共同創設者の Kevin Systrom と Mike Krieger が、ニュースと機械学習を融合させたソーシャル アプリArtifactをリリースしました。 このアプリは、ユーザーが好むニュースを学習し、ユーザーが気に入ると思われる記事で提供します このアプリは、アプリ内の他のユーザーをフォローして、共有しているニュース記事を見ることができます. また、これらのストーリーについて他のユーザーとコメントしたり、非公開の会話をしたりすることもできます。 Systrom は、機械学習はアプリに必要な重要な要素の 1 つであるとかんがえ「私はその変化を目の…
今日の積み上げ AWS学習 NRIネットコムのランチタイムウェビナーに参加 機械学習 ヨビノリの線形代数入門講座⑥~⑨を視聴 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File10(4日目) AWS学習 techplay.jp <1本目> AWS Key Management Serviceを使用したAmazon S3オブジェクトのアクセス制限 DVA試験でも問われる、KMSのキーポリシーのお話 S3バケットポリシーとの違いが知れて、とても勉強になった! <2本目> ウォーターフォールに学ぶ!?スクラム開発で落とし穴に嵌らないために必要なこと スクラム開発で落とし穴にハマらない4つのポイント チー…
今日の積み上げ 機械学習 かめさんの統計学セクション6(正規分布と標準化)を視聴(途中まで) ヨビノリの線形代数入門講座①~⑤を視聴 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File10(3日目) 機械学習 AWSのDVA合格で一区切りついたので、しばらく(1週間ぐらい)はDSL輪読会に向けて、基礎となる統計学と大学数学(線形代数)の学習を進めてみることにした。 (AWSのSOA学習も進めたいところだが、機械学習の分野にどこまで自分が順応できそうか試したい気持ちが強いので、そう決めた) まず、今日は先週一週間やりたい気持ちをぐっと抑えていた、かめさん(@usdatascientist)のUdem…
更新日時 2023/02/05/07:07 Qiita Trends Daily 1位 ※前日1位 Python,Git,Rust,初心者,作ってみた Qiita Trends Daily 2位 [New] 議事録,チームマネジメント,HedgeDoc Qiita Trends Daily 3位 [New] 数学,フラクタル図形,MagicaVoxel,フラクタル,ボクセル Qiita Trends Daily 4位 [New] Python,TensorFlow,MNIST,PyTorch,ChatGPT Qiita Trends Daily 5位 ※前日8位 サービス,チーム開発,名前,個…
ISC 2022: AMD Talks TOP500-GREEN500 Wins, Public Cloud HPC Instances, Chip Updates and Xilinx FPGAs 動画 YouTube https://www.youtube.com/watch?v=PFrKbuchCto Laboratory (ORNL). At ISC 2022, the organizers of the Green500 list Green500のランキングリスト(2021) At ISC, the Green500 Witnesses a New Frontier in Effi…
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!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ (19,722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 …
本って訳でも無いが、ダルいので読書と書く。 本A、Bを読む事が直近の目標。今Aの7割が終わった。 この時点で良さげな参考文献が2冊出てきたので買いたい。けどすぐ買っても読みきれないから時期は未定。 こういうループにハマる時期はあって、気づいたら読書に100万とか平気で使ってしまう。絶対に図書館にいけ。 ーーー この流れで全然関係ないけど、勾配ブースティングを先に消化しておきたい。今の理解度は10%。いつも通り50%目標に頑張る。 2/20までに今言ってるABを終えた状態を作りたい。 中旬までにモデル作って~という話は無理だね。順序と勉強時間的に絶対無理。4時間以上有意義なことすると窒息する。 …
読書記録をはじめたい nareo7.hatenablog.com 今年の抱負で本を読んでお勉強しましょうね~という目標を立てました。そのときに、どうやって知識を定着させようかの問題がありましたが、一旦読書記録をつけることで 読んだ本には何が書いてあったのか 良い点/疑問点などを整理 読んだあとに何をするのが良さそうか などをまとめられると良さそうだと思いました。ただ、読んだ本全てにきちんとやろうとすると、勉強のモチベ自体が低下するおそれがあるので、程々にやっていこうと思います。また、ブログに全部を載せるかは微妙なので、それも考えつつ記録をつけていこうと思います。 「仕事ではじめる機械学習」とは…
2020 年は、世界中の国々やさまざまな分野で多くの課題をもたらしました。お金の使い方に大きな変化があり、人間の活動は衰退しました。たとえば、銀行の ATM に現金を預けに行く。しかし、ビジネスの全体像を見ると、金融セクターにポジティブな兆候はほとんど見られません。この記事では、「人工知能がフィンテック セクターにどのように影響を与えることができるか?」のポイントに焦点を当てます。デジタル テクノロジの使用に肩をすくめた個人は、オンライン バンキングに切り替えるしかありませんでした。ロックダウン期間。これは、人工知能や機械学習などのテクノロジーが金融業界での働き方を再定義した時期でした。はじめ…
はじめに OpenCVとはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリで、画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC/C++、Java、Python、MATLAB用ライブラリとなっています。 OpenCVには以下のような機能があります。 グレースケール化 2値化 輪郭の検出 顔検出 ノイズ除去 テンプレートマッチング 上記の機能以外にも、直線を検知する関数が用意されています。 本記事では、OpenCVを用いて直線を検知する方法の一例を簡単に紹介します。今回は検知しやすいように簡単な図形の画像を用います。実際にはガウシアンフィルタで平滑化処理してノイズを除去し…
ChatGPTが世間を席巻していますが、科学雑誌NatureでChatGPTについて取り上げた2本についてメモ。 一つ目はChatGPT等のGenerative AIについて、今後の開発方針について示唆をなげかけた記事です。 www.nature.com 気になった個所としては現在や将来の利用法について述べた部分の太字のところです。 This technology has far-reaching consequences for science and society. Researchers and others have already used ChatGPT and other la…
はじめに 電通大院J専攻のM1のONZIです。 私はタイトルにもあるデータアントレプレナーフェロープログラムという電通大の事業に参加しています。 本日全講座の履修が完了したのでそれの宣伝とか感想とか諸々を書いてこうと思います。 データアントレプレナーフェロープログラムとは まず、データアントレプレナーフェロープログラム(以下DEFPと表記)とは文科省が後援している、電通大のデータサイエンティスト育成事業です。 de.uec.ac.jp 学内でもこんなポスターを貼ってあるのを見たことある人もいるのではないでしょうか。 DEFPのポスター(東3号館1階) DEFPは社会人と学生が参加できる合同講座…
就職後に読んだ良さげな理工書を紹介します。赤字はおススメのやつね。 youtu.be <統計学、データ分析、CAE> ●19.10.09『有限要素法はじめの一歩』栗崎彰 シミュレーションや数値計算はやっぱり基礎が大事、ということで材料力学の初歩を確認。有限要素法は、対象物を接点とバネのかたまりでモデル化したもので、「解析で得られたミーゼス応力と材料の降伏応力を比較する」のが基本的な考え方。 解析を行う領域を限定する、アタリを取るなどのエンジ的Tipsも教えてくれる。「見た感じメッシュがキレイで要素のサイズが適切な有限要素モデルは精度がよい」らしい。 ●22.06.01『Pythonで学ぶ流体力…
動機 HLAC特長量って最近よくTwitterで見かけます。この特長量がどうもすごいということらしいので、KNNのような単純な機械学習アルゴリズムであってもある程度の精度が実現可能なのではと思い、KNNでMNISTが分類できるか挑戦してみました。 HLACとは HLAC特徴量とは人間の手でデザインされた畳み込みフィルタで畳み込みを行い、それぞれのフィルタに一致するパターンがどれだけ存在したかのヒストグラムを計算するアルゴリズムです。 一層目が手作りのカーネルを使ったカーネル数Nの畳み込み演算で、2層目が出力Nでそれぞれのカーネルの出力だけ選択的に1で選択された全結合層となっている畳み込みニュー…
こんにちは♪ 今日という日が特にやる事なさすぎて2本目投稿です。 (一応、機械学習の実装はしたもん!えらい自分) みなさん、土曜の夕方ってどんな気持ちになりますか?私は学期中はまだ休みある!やったぁ( ´∀`) って感じなんですけど、今みたいな春休みだと喜び低めですね。(贅沢な事いってますよね🙏) ひまだぁとか言ってたら、今月中に作ろうとしてたアプリがあったのを思いだし(てしまっ)たのでこれから取り掛かりますね。 あと今日から腹筋もはじめてナイスバディ目指します おわりに このブログを見てくれた方、ありがとうございます😊 アクセス数が1増えてると本当に嬉しい気持ちになります!
はじめに 数週間で下書きに戻します。 1年生 補欠合格で何とか引っかかった筑波大学の応用理工学類で大学生活が始まりました。最初の半年はサークル活動ばかりやっていた気がします。 新歓の時から親身にしてくださった学類・サークル内外の優しい人間に囲まれて少しずつ色々なメンタルが回復していく中で、自分の将来をある程度見つめ直す必要があるな、と思えるようになりました。 元々、自分は普通の理系として生きていくか、高3頃からの趣味だったオモチャみたいな(今も変わらず塵のような)物語を書く人として生きていくか、というところで結構真剣に悩んでいました。 受験を通して、自分は純粋に競争で価値を推し量るような環境で…