This Anime Does Not Exist
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
機械学習、深層学習のプラットフォームの整理 - Qiita
PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします。
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
Azure Machine Learningで超簡単に機械学習を始めてみよう！ - Beginning AI
何をするのか 今回は、Azure Machine Learningを使って、自動車の価格予想を機械学習で行います。 自動車の様々な特徴（エンジンの種類、メーカー、ドアの数）から価格を予想することを目指します。 また、この記事は実際に手を動かすことを前提としています。 Azureの説明はしません！さっそく以下のリンクからAzureの登録をしましょう！ ちなみに、無料な上に２万分のAzureクレジット(一ヶ月内有効)がもらえます。 azure.microsoft.com ※詳細のAzure登録方法が知りたい方はこちらを blog.beginning-ai.com Experimentを作成する ※この記事用のworkspaceが一つあるという前提で、進めていきます。 Azure Machine Learningでは基本的に、Experiment上で作業を行います。 Experimentを作成す
[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26c31c3399bf07b1ae252d9f76cec42f35108231/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwYWtpcmFhayZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWVlN2I0ODFiY2RjNTFiMzI5M2Q3MWNlNjdjNzBhYTA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dba978af8754ebd16d4f9ac3b0f70bc39)
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
Private Presentation
Private content!This content has been marked as private by the uploader.
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
プログラマのための文書推薦入門 (社内勉強会の発表資料) - y_uti のブログ
勤務先の社内勉強会で、機械学習を用いた文書推薦*1に関する基本的なことがらについて説明しました。その資料を公開します。 プログラマのための文書推薦入門 from y-uti 数学やコンピュータサイエンスを専門的に学んでいないエンジニアでも理解しやすいように、できるだけ数式を使わずに説明したつもりです。厳密性にはこだわっていないので、専門家からはあちこちツッコミを受ける内容かもしれません。 プログラマ向けということで、実際にコンピュータ上で動作を確認できるように、Wikipedia のデータを対象にして類似文書検索を行うスクリプトを作成しました。GitHub に置いてあります。 y-uti/document-recommendation · GitHub *1:推薦というより情報検索、類似文書検索という方が適切だったかもしれません。
第5回 K-MeansとCanopyクラスタリングでセグメンテーション分析を行う | gihyo.jp
入力データを用意する サンプルデータを確認する 前回はセグメンテーション分析の理論編として、セグメンテーション分析と代表的なクラスタリングアルゴリズムであるK-MeansとCanopyクラスタリングについて解説しました。 今回は、実践編として、K-MeansとCanopyクラスタリングによるセグメンテーション分析をMahoutを用いて実際に行います。 なお、本連載の3回目同様、Mahoutのバージョンは現時点の最新版である0.7を対象とします。 今回利用するサンプルデータは、ARFF形式[1]で顧客のRFMが記載されています。@DATA以降が、実際のデータです。 サンプルデータ 今回のデータは、以下のような構造になっています。 1行が顧客1人のデータを意味する カンマ区切りで、左から「R（最終購買日）」「F（購買頻度）」「M（購入金額）」を表す （省略） @DATA 顧
Programming by Exampleに対する機械学習からのアプローチ（あるいは，「重い」処理を機械学習で「軽く」する，という視点）について - a lonely miner
およそひと月ぶりに，仲間内で行っている小さな勉強会で論文紹介をしてまいりました．ICML2013の予稿がちょっとづつ出てきているので，本日はその中から一本． “A Machine Learning Framework for Programming by Example” Aditya Menon et al, ICML 2013 A Machine Learning Framework for Programming by Example from koji_matsuda 機械学習を使って，Programming by Example(PbE)をしようという論文です．PbEというのは私も初耳だったのですが，ざっくり言うと，人間が「例」を与えることで，その例をうまく再現するようなプログラムを自動的に生成する，というタスクのようです． それを部分的に実現している（らしい）のが，Excel2
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
『PRMLガール』を出版します | TAKESAKO @ Yet another Cybozu Labs
今年の暗黒通信団の夏コミ新刊として『PRMLガール』～ 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら ～ をこのたび出版することになりました。 表題：『PRMLガール』 副題：～文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら ～ 著者：中谷 秀洋 著 本文：24ページ 領価：税抜150円 ISBN：978-4-87310-184-2 (C0041) 発行：2013年4月1日 初版 第1刷 元のオリジナルは、id:n_shuyoさんのブログ記事になりますが、今回の夏コミ新刊に際して、プロの漫画家さんによる表紙イラストの描きおろしと、ライトノベル風味のあとがき「あとがきがわりのACガール」を新作として追加しています。 『PRMLガール』はネタとしてお買い求めやすい150円(税抜)と、既刊『円周率1000000桁表』の314円(税抜)の半額以下のKindleストア並の価
機械学習と自然言語処理とビッグデータ - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。 情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。 今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目しています。 PFIは元々こうしたデータを分析して価値を提供する（検索エンジンとかもその範疇に入ると思います）ことをずっと続けてきたわけですが、ビッグデータという言葉が広まってくれたおかげでこの考えがより受け入れられ様々な業界の方と随分と話がしやすくなったと思います。 以下の講演資料では、今ビッグデータの中でも機械学習と自然言語処理の分野において我々がどこに注目しているのかを話をしました。
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
東京ゲームショウ2016：女子高生AI“りんな”の新ワザ「ファッションチェック」 ラップも披露 - ITmedia ニュース
長文日記
Chainer: A flexible framework for neural networks
機械学習の理論と実践