はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
Google の AutoML が KaggleDays での表形式データのコンペで第 2 位に
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 11
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
【翻訳】Amazon Lambdaを使った機械学習 | POSTD
はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロト […]はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロトコル）やThingFabric（訳者注：2lementry社のIoTプラットフォーム）と共にどのように稼働するかを我が社の数名のエンジニアが検証しました。私も、IoT（モノのインターネット）においてLambda内でニューラルネットワークがどのように機能するのかを確かめるため、実際に使用してちょっとした実験を行ってみることにしました。私たちのCEOであ
SmartNewsを支える機械学習
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
SSII2021 [TS3] 機械学習のアノテーションにおける データ収集 〜 精度向上のための仕組み・倫理や社会性バイアス 〜SSII
人工脳「SOINN」を用いて、ネット上の画像から高速機械学習 | エンタープライズ | マイナビニュース
東京工業大学 長谷川修准教授のグループは、独自に開発した機械学習アルゴリズム「SOINN」を発展させ、オンライン学習の安定性を飛躍的に向上させることに成功しました。 "画像検索の技術はかなり実用化されておりますので、それと連動させることで、どれが大事な特徴なのかを自分で取り出してきて、この対象物といえばこういうものというのを覚える事ができます。" これらは、グループがインドで撮影した「リクシャー」の画像です。この画像の1つをロードすると、システムはまだリクシャーを学習していないので、すでに学習済みである「クルマ」と認識します。そこで、システムに「リクシャー」というキーワードを与えます。するとインターネットから「リクシャー」に関連した画像の主要な特徴を抽出して、リクシャーとはなにかを自ら学習します。学習後は、先程とは違うリクシャーの画像をロードしたとしても、その画像がリクシャーであるというこ
オンライン学習ライブラリ oll の node.js アドオンを作って JavaScript で機械学習させてみた - 凹みTips
はじめに OLL によるオンライン学習を試してみた - 凹みTips にて oll （Online-Learning Library) を触ってみた記事を書きましたが、これを元に oll を node.js のアドオン化をしてみました。 ダウンロード hecomi/node-oll · GitHub 使ってみる github の README にも書きましたが以下のように使えます。 2012/06/20 0:25 - add の引数を修正 var oll = require('./build/Release/oll'); var PA1 = new oll.PA1(); // 学習とテスト PA1.add(true, '0:1.0 1:2.0 2:-1.0'); PA1.add(false, '0:-0.5 1:1.0 2:-0.5'); console.log(PA1.test('0:1
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