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はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング(フレームワーク)のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ
コーディング不要で、ディープラーニングのプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」を、ソニーが無償提供。 ソニーは8月17日、コーディングの知識がなくても、ディープラーニング(深層学習)のプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」の無償提供を始めた。自社の製品・サービス開発にも利用しているツールを多くの開発者や研究者に使ってもらうことで「ディープラーニング技術の発展につなげる」という。 同社は今年6月、ディープラーニングのプログラムを生成する際に使うコアライブラリー(基盤ソフトウェア)「Neural Network Libraries」(以下、Libraries)をオープンソース化した。人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」の設計、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群だが、利用には高度なプロ
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ? という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
git clone https://github.com/deeplearning4j/nd4j.git cd nd4j mvn clean install -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true ( クイック・スタート) OpenGroove 「deeplearning4j (DL4j)について書く」 deeplearning4jとは。以下ミニノート。 スタートアップのSkymind社による、Java deep-learningライブラリ。 Skymind社が商用サポートするが、オープンソースプロジェクトでもある。※ RedHat/Linux的な関係 out-of-the-boxでスタート可能、かつ一般的なCUPで動作する。 研究用ではなく、一般的なビジネス使用を視野に入れている。 neural networksに特化したDSL。 Scala, Clo
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
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