勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ - Preferred Networks Research & Development
お久しぶりです。徳永です。 講談社からオンライン機械学習というタイトルの本が出版されます。著者はPreferred Infrastructure/Preferred Networksの海野, 岡野原, 得居, 徳永の4人です。 機械学習の中でもオンライン機械学習に特化した本で、単純パーセプトロンから始まり、Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROW, Soft Confidence Weightedなど（Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROWは分散オンライン機械学習フレームワークJubatusでも実装されています）についてアルゴリズムの概要を説明したり、リグレット解析による性能解析について説明しています。また、分散環境でのオンライン機械学習や、深層学習での応用、効率的な実装方法など、応用的な
Googleで1400万円以上稼ぐエンジニアになるためにマスターすべき11のスキル
By Robert Scoble フリーフードや24時間使用可能なジム、無料ランドリーなどさまざまな福利厚生がそろった夢の企業「Google」は、求人サイトGlassdoorにより作成された「給与＆福利厚生が優れた企業トップ25」でも堂々のトップレートをたたき出しています。Googleではエンジニアの意見が尊重され、平均年収は約12万ドル(約1450万円)にもなるといわれていますが、そんなGoogleのエンジニアになるために必要なスキル11個をBusiness Insider Indiaがまとめています。 11 skills you need to master to land a $100,000 engineering job at Google | Business Insider India http://www.businessinsider.in/11-skills-you-n
機械学習の意味と役割--データの持っている価値を引き出す
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 今回はビッグデータ活用において重要な役割を持つ「機械学習」を取り上げる。 機械学習とは大まかにいうと、データが持つ法則を見つけ出すアルゴリズムの総称である。その名の通り、経験をもとに知識を得る人間の学習過程に近い面がある。機械学習はすでに予測や分類、画像認識、商品のレコメンドなどに実際に使われている。筆者の携わってきた分析案件も、最終的に機械学習の問題に落とし込んだものが多い。 本稿では、機械学習が大量のデータを扱う手段であり、データの持つ価値を引き出す手段であることを最近10年の将棋の人工知能の発展を例に述べ、機械学習のビジネスにおける応用のポイントと注意点を述べる。機械学習の具体的な手法、その数理までは踏み込まず、機械学習の持つ機能
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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意訳：2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください - Dust Theory
Quoraに投稿された質問 "What has happened in theoretical machine learning in the last 5 years (2009-2014)?" 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」 への、機械学習研究者Yisong Yueの回答を翻訳しました。そのままだと通じない部分は意訳しているので、原文に忠実ではありません。 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」への回答 私の個人的な視点で話します。 潜在変数モデルに対する最適推定について: 理論的な進歩として私が最初に思いつくのは、潜在変数モデルに対する（ほぼ）最適な推定です。この潜在変数モデルの最適推定は一般的に非凸な問題であり、つまり（よく知られている）凸最適化の手法の通用しない難題です。 最も輝かしいアプローチはスペクト
SEO業界の有名人マット・カッツ氏のQ&Aをまとめた「The Short Cutts」
Googleでウェブスパムチームを統括し、検索品質チームにも携わっているマット・カッツ氏は、ブログやYouTubeのチャンネルでGoogleにおけるSEO関連の解説を発信している人物です。SEO対策を行ううえで非常に重要な情報が公表されるので、ウェブ管理者を中心に人気を集めるコンテンツですが、時に説明が長いのが玉にキズ……。そんなカッツ氏のムービーを、内容を短くまとめたコメントと一緒にリスト化しているサイトが「The Short Cutts」です。 The Short SEO Cutts, The Short Answers to Every Matt Cutts Search Engine Optimisation Video http://www.theshortcutts.com/ このサイトは、イギリスのデジタル・マーケティング・エージェントであるClick Consult社がまと
病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る
数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
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