機械学習の分類の話 · chezou/notebooks · GitHub
Chainer Meetup #01 を開催しました - Preferred Networks Research & Development
あけましておめでとうございます！PFI舛岡です。12/19にChainer Meetup #01＠スマートニュースを行いました。 参加の倍率が1.8倍と参加するだけでも大変なイベントのようでした。 （ちなみに弊社社員P氏は抽選で落選しました） また参加率も90%以上でとても大盛り上がりのイベントでした。 会場をご提供くださったスマートニュース株式会社、会場を準備してくださった@tkngさんありがとうございます！ イベントの様子はtogetterにまとめております。 イベント概要 今回のイベントのテーマを以下の様に設定しました。 Chainerとはなにか？ Cupyとはなにか？ Chainerはどのように使われているか？ Chainerの開発はどうなっていくのか？ Chainerの開発を手伝うにはどうすればいいのか？ Chainer開発者全員と、Chainerをサービスに使っている担当者の方
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects - KDnuggets
Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects We examine top Python Machine learning open source projects on Github, both in terms of contributors and commits, and identify most popular and most active ones. We analyze Top 20 Python Machine learning projects on GitHub and find that scikit-Learn, PyLearn2 and NuPic are the most actively contributed projects. Explore these popular projects on
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
第1回Machine Learning Casual Talksにてパーソナライズ・ニュースでの機械学習事例について発表しました #MLCT
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog レコメンデーション技術の村尾です。 先日（6月6日）、クックパッドで開催された Machine Learning Casual Talks（#MLCT） において、Yahoo! JAPANの提供しているパーソナライズ・ニュース（あなたにおすすめの記事）での、機械学習（Machine Learning）の活用事例について講演を行いました。 MLCTという機械学習についてのかなりニッチなイベントであったにも関わらず、聴講者募集から枠が埋まるまでに30分程度しかかからなかったと聞き、この分野で普段業務を行われている、または関心のあるエンジニアの多さと、熱量の大きさに驚かされました。 ちなみに"Casual"について事前の認識合わせを全く
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Chainer入門と最近の機能
TechCrunch
プロダクション環境でオンラインで機械学習を動かすにあたってツライ話 #MLCT