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オムライスの備忘録•3 日前

【統計学】カーネル

Index Index カーネル ベイズ統計学 パターン認識 / 機械学習 ノンパラメトリック統計 参考 カーネル ベイズ統計学 パターン認識 / 機械学習 ノンパラメトリック統計 参考 カーネル (統計学) ja.wikipedia.org

#統計学#機械学習#MachineLearning

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30ブックマークr/MachineLearning - AMA Geoffrey Hintonwww.reddit.com
17ブックマークr/MachineLearning - [Project] All Code Implementations for NIPS 2016 paperswww.reddit.com
14ブックマークr/MachineLearningwww.reddit.com
13ブックマークMicrosoft PowerPoint - Canon-MachineLearning27-jp.pptxCanon ２０１２年９月１３日 トピックモデル概論 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 文書のモデル化は，自然言語処理や 機械学習の分野で盛んに研究されて いる 本講義では，文書のモデル化技術の 発展の経緯を概観する 2 講義の流れ 1. 2. 3. 4...sugiyama-www.cs.titech.ac.jp
10ブックマークr/MachineLearning - AMA: We are the Google Brain team. We'd love to answer your questions about machine learning.www.reddit.com
10ブックマークr/MachineLearning - [D] Google Translate "happy to see hong kong become China"www.reddit.com
9ブックマークmachine_learning_security/Security_and_MachineLearning at master · 13o-bbr-bbq/machine_learning_security · GitHubgithub.com
9ブックマークr/MachineLearning - [D] What is the best ML paper you read in 2018 and why?Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning https://pathak22.github.io/large-scale-curiosity/ The importance of this paper is that it achieved good performance on a variety of games without explicit reward. It learned how to play games by doing prediction, identifying violation of expectations...www.reddit.com
8ブックマークBayesian Optimization for Python : MachineLearningwww.reddit.com

関連ブログ

オムライスの備忘録•7 日前

【統計学】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 ガウス過程回帰 ガウス過程 回帰モデル 予測分布 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
オムライスの備忘録•13 日前

【統計学】ベイズ統計学 #まとめ編

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…

#統計学#機械学習#MachineLearning
オムライスの備忘録•21 日前

【機械学習】KL Divergence

Index Index KL Divergence 定義 参考 KL Divergence 相対エントロピー / Relative Entropy や Kallback Leibler (カルバック・ライブラー) Divergence / KL Divergence と呼ばれている. 分布間の類似度を測定する際に利用される. 類似度 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com 定義 分布 に対し、 連続ではく、離散だと 参考 多変量解析入門 5 モデル評価基準 5.2 情報量規準 5.2.1 カルバック・ライブラー情報量 多変量解析入門――線形から非線形へ作者:小西 貞則…

#機械学習#MachineLearning
オムライスの備忘録•21 日前

【機械学習】類似度 #まとめ編

Index Index 類似度 距離 測定方法 データ点・観測点の類似度 コサイン類似度 分布の類似度 KL Divergence 類似度 機械学習において、データ間の類似度を測定する場面が存在する. 機械学習 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com ここでは、いくつかの計算方法をまとめる. 距離 データ間の類似度として、数学的に定義されている距離を利用する場合も多い. 距離 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com 測定方法 以下では、距離の定義に漏れてはいるが、類似度して利用されているものをまとめる. データ点・観測点の類似度 コサイン類似…

#MachineLearning#機械学習
オムライスの備忘録•21 日前

【機械学習】変分推論法 / Variational Inference・変分ベイズ法 / Variational Bayes

Index Index 変分推論法 / 変分ベイズ法 目的 近似 参考 書籍 Web サイト 変分推論法 / 変分ベイズ法 変数推定 (法) / Variational Inference・変分ベイズ (法) / Variational Bayes 機械学習 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com 確立分布を近似的に求める手法のひとつ. 目的 ベイズ識別のような事前確立を導入された事後分布の近似などに利用されることが多い. ベイズ識別 yhayato1320.hatenablog.com への写像 始域 : 終域 : / 次元 のデータ集合 事前分布 : 表現変数 に…

#機械学習#MachineLearning
オムライスの備忘録•先月

【機械学習】決定木 / Decision Tree #まとめ編

機械学習 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com Index Index 決定木 / Decision Tree 基本アルゴリズム 応用アルゴリズム ランダムフォレスト / Random Forests Light GBM 決定木 / Decision Tree 基本アルゴリズム #アルゴリズム編 #01 yhayato1320.hatenablog.com #アルゴリズム編 #02 yhayato1320.hatenablog.com #アルゴリズム編 #03 yhayato1320.hatenablog.com 応用アルゴリズム ランダムフォレスト / Rando…

#機械学習#MachineLearning
はやし雑記•先月

顔検出をenvoyのproxy-wasmで動かした

前回、前々回の続きです。 blog.hayashikun.com blog.hayashikun.com これがやりたくてやってました。 画像をPOSTすると、その画像に含まれる顔が検出されて、ログに出力されます。 重要なのは、顔検出を行なっているのがWebアプリケーションではなく、envoy proxyのwasmのfilterだということです。 リポジトリは前回と同じで、諸々はproxy-wasmのディレクトリに入っています。 github.com appはpythonのwebサーバーで、データのサイズを返すだけです。 docker-compose up をすれば、appとenvoyが立ち上…

#Rust#MachineLearning#WebAssembly#Proxy-Wasm
はやし雑記•2 か月前

顔検出 (CenterFace) をブラウザのWASMで動かした

前回の続きです。 blog.hayashikun.com この記事では、前回の記事で実装したCenterFaceをwasmで動くようにして、それをブラウザで動かしたことについて書きます。 以下のように、Webカメラの映像から顔を検出して、顔の上に緑の四角を描画するというのをやりました。 今回実装したものは、こちらにデプロイしているので、PCやスマホから試すことができます。 wasbi 試してみるとわかると思いますが、結構軽快に動作しています。 リポジトリは前回と同じです。 wasmとして動かしているのが web-wasm です。前回同様にRustで書いています。 github.com web …

#MachineLearning#Rust#WebAssembly#CenterFace
estie inside blog•25 日前

「Rust、何もわからない... #2」 イベントレポート

Rust、何もわからない... #2 去る5/19日、弊社estieが主催する #Rust何もわからない の第2回が開催されました！ イベントページはこちら 第1回の模様はこちらからどうぞ！ 使うぜ！Cargo workspace by kenkoooo speakerdeck.com 最初のプレゼンターはkenkooooさんです。oは4個です。最近親知らずを抜いたそうです。痛そう… クスリがバチバチに効いてメチャクチャやる気出てきた！！！— 宇宙ツイッタラーX (@kenkoooo) 2022年5月17日 Rustで書かれたapiサーバのディレクトリ構成がプロジェクト初期と比べるとかなり変わ…

夜風のMixedReality•2 か月前

Azure Machine Learningを学ぶ　その⑤　デプロイ

本日はAzure AI学習枠です。 現在Azure MachineLearningをゼロから勉強しています。 チュートリアルとしてAzure MLで提供されている自動車価格のサンプルデータから自動車の価格推論を行うモデルを作成します。 前回まででデータの整理、機械学習のパイプラインの構築を行い、モデルを作成しました。 redhologerbera.hatenablog.com redhologerbera.hatenablog.com redhologerbera.hatenablog.com redhologerbera.hatenablog.com 今回は最後にデプロイを行い使用できるよう…

夜風のMixedReality•2 か月前

Azure MachineLearningを使用する　その④　回帰予測のチュートリアル　コンピューティングインスタンスの作成、パイプラインの実行

本日はAzure AI学習枠です。 現在Azure MachineLearningをゼロから勉強しています。 チュートリアルとしてAzure MLで提供されている自動車価格のサンプルデータから自動車の価格推論を行うモデルを作成します。 前回まででデータの整理、機械学習のパイプラインの構築を行いました。 redhologerbera.hatenablog.com redhologerbera.hatenablog.com redhologerbera.hatenablog.com 〇コンピューティングインスタンスとは？ コンピューティングインスタンスはAzure上でクラウドに構築されるワークステ…

夜風のMixedReality•2 か月前

Azure MachineLearningを使用する　その②回帰予測のチュートリアル　データの整理

本日はAzure学習枠です。 今回はMicrosoft公式のチュートリアルドキュメントをさらいながらAzure Machine Learingを触ってみます。 今回はAzure MLのリソースを作成しAzure MachineLearning スタジオへアクセスできる状態から進めます。 redhologerbera.hatenablog.com 〇サンプルの車のデータから価格予測の回帰チュートリアル 今回はこちらのドキュメントにのっとって進めます。AzureはUIなどが定期的に大きく変わるようで、それが原因なのかチュートリアルでは画像がほとんどない文章が多いものでしたので今回読み解きながら進め…

30代から始めるアレヤコレ•2 か月前

【github経由？】「turing」というところからオファーメールがきた

【github経由？】「turing」というところからオファーメールがきた 【github経由？】「turing」というところからオファーメールがきた 見に覚えのないメールが届きました。 本文は以下のような内容です。 見に覚えのないメールが届きました。 先日、 Turing - U.S. Software Jobs <hiring@turing.com> というところから、全文英文のメールが届きました。 本文は以下のような内容です。 ▼本文まま Hi xxx, , I saw your profile online and wanted to reach out! You might be a…

週間クラウドニュース•3 か月前

2022年3月22日(火)のツイート履歴

ツイート Jenn Bennett @JenBennett16 Amazing work leveraging the power of geospatial and AI on @googlecloud to bring transparency to #carbonemissions an… https://twitter.com/i/web/status/1504192843782377472 21:38 Google Cloud Japan @googlecloud_jp Google Cloud は業界で最もクリーンなクラウドを運用。Google Earth Engine と #Bi…

tenzenの生存日誌•4 か月前

機械学習手法を用いる研究向け基盤 on Kubernetes ~開発編~

はじめに システムの構成 クライアントコマンド authenticator K8s Custom Controller cks-operator imperator 仕組み まとめ はじめに この記事では大学院修了にともなって、これまで構築してきた Kubernetes (K8s) を用いた ML 基盤のうち、開発したソフトウェアを中心に紹介していきます。 6 年間の振り返りは こちらの記事 を、運用に関する紹介は こちらの記事（執筆中）を参照してください。 システムの構成 構築・運用していたシステム構成は以下の図のようになっており、ユーザは専用のクライアントコマンド経由で Web IDE や…

物語の思考法•4 か月前

AWS 認定 Data Analytics - 専門知識 に合格した。

AWS Certified Data Analytics Specialityに合格しました。忘れないうちに合格までの過程をまとめておこうと思います。 概要 2020年7月勉強するが、Data Analyticsの練習問題がまだ出回ってなかったので中断↓2022年1月中旬暇になったので、Data Analyticsの勉強を開始↓2022年3月初旬受験して合格 ざっくり経緯 2020年7月にDataAnalyticsは勉強を始めたのだけど、ちょうどBigDataから切り替わった時期だったので、DataAnalytics用の問題自体があまり出回っていなかった。当時のAWS公式の問題も受けてみたけど…

ブログ作成•5 か月前

DataOpsソリューション：ソフトウェア、ツール、および代替手段

データは私たちのビジネスのやり方を変えています。事業主として私たちが利用できる情報の量と、私たちが有利に処理および使用すべき情報の量は驚異的です。 作成および配布されるデジタルデータの量は79ゼタバイトです。ゼタバイトは1千億バイトです。それは多い。 2025年までに、その数は181ゼタバイトに急増する可能性があります。 私たちはそれをビッグデータと呼んでいますが、小さなデータでさえ私たちにどんどん速くやって来ています。 重要なのは、彼らがデータを使って行うことです。それが活用されない限り、それはあまり意味がありません。 データは、人口統計から顧客の行動、さらには将来の売上予測など、あらゆるも…

ひたすら自己紹介を続けて、いいお相手に巡り会えるのを待つブログ•6 か月前

まだまだあるね、未来技術……今度は深海だ！

今回もまた、まずは前回の記事でいただいたコメントに触れていくところから始めさせていただきましょう。 改めて、アンさんから受けたコメントの一部改変ですね。 おぉ！紺助先生！！笑 いやぁ、めっちゃいい先生じゃないっすか！笑 私も塾に通っていた時に、友達感覚の先生(バイトの大学生)はおったとにぃ、今でも覚えとるし、っていうか大人になってからも何人かで集まって会ったこともあるくらい、仲良くしとろうもんばい。 きっとその女子たちにも、紺助先生は(お酒を見逃してくれた)チョロい優しい先生として記憶に残っとるっちゃろうね笑 ドローン、この動画はめちゃくちゃ素晴らしいがねぇ！！こんなことも出来るんだ？？びっく…

NTT Communications Engineers' Blog•6 か月前

wav2vec 2.0 を使って 手軽に音声認識モデルを触れるようになろう

この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2021 の20日目の記事です。 はじめに こんにちは。プラットフォームサービス本部アプリケーションサービス部の是松です。 NTTコミュニケーションズでは自然言語処理、機械翻訳、音声認識・合成、要約、映像解析などのAI関連技術を活用した法人向けサービスを提供しています。（COTOHA シリーズ） NTTコミュニケーションズがこのようなAI関連技術を活用したサービスを展開する強みとして、 NTT研究所の研究成果が利用可能であること 自社の他サービスを利用しているお客様に対してシナジーのあるサービスを提案できること この2点が…