機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーここ見てインストールして
Courseraの機械学習コースを修了しました - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
概要 Courseraというオンライン学習サイトで公開されているMachineLearningコースを修了しました。 もくじ どんな講座か 講座のアジェンダ なぜ受講したか 受講した感想 あると望ましい事前知識 はまりどころ 最後に どんな講座か 機械学習の主要なアルゴリズムを直感的に理解して、実際にプログラミングできるように教えてくれます。また、実装前にどのアルゴリズムを使うべきかの判断、テストとチューニングの方法、大量データの並列処理といった付帯トピックも言及されます。 講師はStanford UniversityのAndrew Ng(呉恩達)氏で、Googleの人工ニューロン研究プロジェクト発起人や百度の首席科学者として知られています。実際にこんな風にやっていますよ！という話を交えるので、画一的で教科書的な解説よりも聴きやすいと感じました。 ボリュームは結構重いです。「講義および4択
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
自称有識者()が例の副作用100%予測にがんばって答える - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
ちょっとアレなので非公開になりました。 結論 cross validation くらいしよう。
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
Googleが提供する機械学習ライブラリ TensorFlow を1時間で試してみた デザイン会社 ビートラックス: ブログ
Googleは機械学習のライブラリTensorFlowをオープンソースとして公開した。すでにGoogleの写真検索や音声認識技術に使用されているもので、大きな注目を集めている。AmazonやFacebookも機械学習システムをオープンソースとして公開している。 オープンソースのライセンスは、Apache 2.0だ。簡単にいうと使っていることを明記さえしておけば商用でも利用可能である。 今後、様々なサービス、研究機関等で機械学習が使われていくことが増えると予想される。機械学習、AIは基盤技術としてすべての産業に影響を及ぼすことから、今後見逃せない動きである。 参考： 人工知能 (AI) はどこまで進歩しているのか – 4つの知能レベルと実商品例 –人工知能 (AI) ができる3つのこと – 消える職業と生まれる職業 –TensorFlowのインストール今回は、機械学習に馴染みがない人がまずT
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機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
初めてのDeep Learning 〜準備編〜 - Qiita
はじめまして。@best_not_bestです。 先日、社内勉強会でChainerの話をさせていただいた所、意外と良い反応が返ってきましたので、詳細をこの記事にまとめたいと思います。 やりたいこと 皆さん、好きな芸能人の1人や2人いますよね？（いる前提で話します。）でも、その方に直接お会い出来る可能性はきっと低いのではないのでしょうか。身近に似ている人がいれば・・・、そしてその方とお知り合いになれれば・・・。 注意 以下で社内のサイトをスクレイピングしていますが、本記事はその行為を推奨するものではありません。あくまでネタとしてお読みください。 本記事を実際に行った場合の如何なる被害について、一切の責任を負いかねます。 各自の社内の情報セキュリティルールを守り、はたらくを楽しみましょう。 環境 MacBook Pro 15-inch OS X Yosemite 10.10.5 Python
機械学習の学習法・オススメ本のまとめのまとめ - bohemia日記
最近、ディープラーニングが流行ってるせいか、機械学習関連の本や学習法をまとめた記事がバズっているのをよく目にします。 みんな興味はあるけど、なかなか手を出しにくい分野だから、学習方法が注目されているのだと思うのですが、それにしても多すぎると思いました。なので、機械学習のまとめをまとめてみました。Navarまとめのまとめみたいな。 人工知能ブームに追従する機械学習ブームの中、今年勉強するものの参考になれば幸いです。 オススメ本のまとめのまとめ breakbee.hatenablog.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp blog.livedoor.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp 学習に役立つ情報のまとめのまとめ qiita.com d.hatena.ne.jp qiita.com d.hatena.ne.jp aidiary.ha
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
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