「機械学習のための特徴量エンジニアリング」が良かったので訳者に媚を売る - Stimulator
- はじめに - 本ブログでは恒例になりつつある、献本されたので媚を売るシリーズです。 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は2/23に発売される、機械学習エンジニアのための書籍です。 本記事は、筆者に媚びを売りつつ、どういった内容の書籍か、どういう人が読むと良さそうか、私がどう感じたかをつらつら書いていくもでのす。 機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 作者: Alice Zheng,Amanda Casari,株式会社ホクソエム出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2019/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る - はじめに - - 書籍の概要 - - どんな層に向けた書籍か - - 感想とか - - おわりに - - 書籍の概要 - 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は、謎のデータサイエン
「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する
2018年4月21日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「機械学習ブームの裏側に」に登壇したのは、ヤフー株式会社データプラットフォーム本部の池上哲矢氏。「女性エンジニアが少ない」という問題に対して、機械学習を用いて解決を試みた、ユニークな取り組みを紹介します。 「連続最適化」を研究し、ヤフーへ 池上哲矢氏（以下、池上）：ご紹介に預かりました、ヤフー株式会社の池上哲矢と申します。 今日は「機械学習ブームの裏側に」というタイトルで、発表させていただきたいと思います。こういったイベントは初めてで、すごく緊張しているんで
Cookpad TechConf 2018 開催報告 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、技術広報を担当している外村です。 2018年2月10日にエンジニア向けのカンファレンス、Cookpad TechConf 2018を開催しました。当日はたくさんの方に参加いただき、活気あるカンファレンスになりました。ご来場の皆様本当にありがとうざいました。 新しい試みとして、当日の司会をAmazon Pollyの音声合成で行なったのですが、こちらもみなさんにお楽しみいただけたようでした。 講演資料・動画 当日の講演資料および動画を公開いたしましたので是非ご覧になってください。 基調講演: 毎日の料理を楽しみにする挑戦をし続けた20年 by 橋本 健太 コーポレート戦略部本部長の橋本による基調講演でイベントはスタートしました。クックパッドはテックカンパニーとしてどのように成長してきたか、グローバル展開をどのように行ってきたか、現在取り組んでいる新プロジェクトについての話などがあり
Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99％を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ
機械学習プロジェクトのマネジメントの入り口 -『仕事ではじめる機械学習』を読んだ - - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
仕事ではじめる機械学習 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー） ちょうど仕事で機械学習を用いた機能開発のプロジェクトの進行管理をしていて、目次をみたところ良さそうに思ったので読んでみました。 オライリーのEbookでPDF版を買ったのですが、まもなく紙版も出るようです。 まえがきには、CourseraのMachine Learningコースを受講するか、『ゼロからつくるディープラーニング』を読んでおくと良い、とありました。ぼくは直前に『ゼロからつくるディープラーニング』を読んだあとでしたが、いきなり1冊目に読んでも問題ないのではと思います。難しい数式などはあまり出てきません。とはいえ、ある程度の機械学習についての知識を持っているのが前提になっているので、少なくとも機械学習を取り扱う際によく出てくる用語の意味などはある程度知って
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
ホスピタリティーとか転職エージェントとかの話し - おうさまのみみはロバのみみ
今現在、京都市内で良さ気な転職先を探している。 一年くらいアルバイトで食い繋いで今後の方向性考えるかーとか考えてたんだけども ゲームしない、漫画読まない生活をした結果、無性にコードが書きたくなったので以前買ったままになってた技術書などを写経したり読書感想文書いたりしてる。 働け、無職。 閑話休題。 本日のお題はそこではなくて転職活動中に感じたホスピタリティーとか転職エージェントとかその当たりについて書いておこうと思う。 ホスピタリティー編 転職ではなくアルバイトの応募だったのだけどアラサー無職のおっさんがスターバックスの応募（アルバイト）した話しでも書いた内容と若干重複する。 結局あのあと何件かカフェ系のお店に応募したのだけども（全滅した…orz）コーヒーを出してきたのはスタバだけだったという話し。 ここからは完全推測なのであってるかどうかわからないけどもスターバックスのホスピタリティーは
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
機械学習によるレシピの自動分類、その裏側 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。検索編成部＆研究開発チームの原島です。 クックパッドのレシピには、内部で、様々な情報が付与されています。例えば、こちらの「母直伝♪うちの茹でない塩豚」というレシピには「肉料理」という情報が付与されています。これらの情報は、クックパッドの様々なプロダクトで利用されています。 レシピに情報を付与する方法は沢山ありますが、その一つに機械学習があります。クックパッドでは、レシピが肉料理か否か、魚料理か否か、...という分類を行うことで、「肉料理」や「魚料理」などの情報をレシピに付与しています。 今日は、分類をどのように実現しているか、その裏側を紹介します。 ■ 実装フェーズ まず、分類器を実装する際に気をつけたことを紹介します。 モデルを決定する 分類を行うには、そのための機械学習のモデルを決定する必要があります。クックパッドでは、十分な精度が出るだけでなく、リファレンスが多いという点
精度95%以上！ ソースコードは指紋、作者はほぼ特定できる
精度95%以上！ ソースコードは指紋、作者はほぼ特定できる2015.02.11 19:0010,327 ほぼドンピシャでバレバレです。 スペースやタブ、大文字やアンダーバーを組み合わせた命名規則、コメント…コードの書き方には、人によってスタイルがありますよね。それはもう指紋のようなもので、それさえ見えれば、誰がコードを書いたかほとんどわかってしまう…そんな驚きの研究結果が発表されました。 米ドレクセル大学、メリーランド大学、プリンストン大学、独ゲッティンゲン大学の共同チームの研究によると、自然言語処理と機械学習によるコード分析により、95%の精度で作者は特定できるそうです。 解析されるのは、レイアウトや語彙の特性と、｢抽象構文木（AST）｣です。ASTとは、｢コードの書き方からまったく影響を受けずに、コードの型の特性をとらえる｣もので、つまり、関数の名前、コメント、スペース入れ方などのクセ
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
捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）
[DL輪読会]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metr...Deep Learning JP
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