機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスな作成をサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用するこ
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
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。
実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
Pythonを使って最適化計算するための方法色々。 - Pythonで学ぶ金融工学
2014-08-29 Pythonを使って最適化計算するための方法色々。 最適化計算 Python 数学 Pythonを使ったポートフォリオの最適化計算。 Pythonで金融工学を学ぶところの当ブログでは、これまで、Pythonを使ってポートフォリオの最適化計算を行うための方法論を検討して参りました。複数資産から構成されるポートフォリオの期待リターンとボラティリティを算出するところまできましたが、ここで最適化計算を行う必要性に迫られているところです。 Pythonで複数資産から構成されるポートフォリオの期待リターンとボラティリティを算出する。 - Pythonで学ぶ金融工学 最適化計算は数学における一分野を築くものでありますので、浅学非才の身であるわたくしにとっては、大きく、難しい問題です。そこで、最適化計算をしてくれるライブラリやツールを探して、使えそうなものがあるか検討してみました。
「機械学習」革命 ～的中したビル・ゲイツの予言
「自ら学習するマシンを生み出すことには、マイクロソフト10社分の価値がある」。 米マイクロソフトの創業者ビル・ゲイツ氏は今から10年前の2004年2月にこう語った。 その時は来た。 米グーグルや米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業は今、コンピュータがデータの中から知識やルールを自動的に獲得する「機械学習」の技術を駆使し、様々なイノベーションを生み出し始めている。 これらは来たる機械学習革命の、ほんの序章に過ぎない。 機械学習の本質は、知性を実現する「アルゴリズム」を人間の行動パターンから自動生成することにある。 この事実が持つ意味は、果てしなく大きい。 今後、実社会における様々な領域で「人間の頭脳を持つプログラム」が登場する一方、データの中から知識やルールを見つけ出したり、プログラムを開発したりするデータサイエンティストやプログラマーの仕事が、機械に置き換えられてしまうからだ。
機械学習とかに使えそうなデータセット - pixyzehn blog
photo by Régis Gaidot データセットとかの知見を集めました。 いいデータセットないかと調べる機会があったので、得た知見をまとめてみました。 これについてはすでに良い情報がすでにあったのでそのリンクも紹介します。 奥 健太 - 情報推薦研究ツールボックス grouplensのデータセットは、論文などにも利用されているのを見かけました。 注意点としては ・EachMovieなどは利用できない ・MovieLensやDelicious、Last.fmはdat形式のファイル ・WikiLensはdumpして使うようにされている ・Book-Crossingはcsvとsql ・jesterはExcelファイル ということです。 それ以外だと ようこそ - the Datahub 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 livedoor グルメの研究用データセットです。 20
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
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長文日記
Jubatusにおける機械学習のテスト@MLCT