CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets
Baseline results You can find some baseline replicable results on this dataset on the project page for cuda-convnet. These results were obtained with a convolutional neural network. Briefly, they are 18% test error without data augmentation and 11% with. Additionally, Jasper Snoek has a new paper in which he used Bayesian hyperparameter optimization to find nice settings of the weight decay and ot
Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定なので、興味がある方はそちらもご参照ください。 CNNはその名の通り通常のNeural NetworkにConvolutionを追加したものです。ここでは、Convolution、畳み込みとは一体なんなのか、という点と、なぜそれが画像認識に有効なのかについて説
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
BASEを支える機械学習エンジニアチームをゼロからつくってきた1年 - BASEプロダクトチームブログ
出典： https://unsplash.com/photos/36Vbwo1OiZU BASEでData Strategyチームのマネージャーをしている鈴木僚です。 Data Strategyチームのミッションは、データを使ってプロダクトを成長させ、戦略的に事業を推進させることです。 EC事業では、オーナーズ（ショップオーナー）・購入者・社内メンバーの3者からなる膨大なデータが日々蓄積されています。Data Strategyチーム（以下、DSチーム）では、その3者に対して、より良い意思決定ができるよう機械学習を活用したソリューションを提供しています。例えば、直近ではオーナーズがより簡単にショップ運営ができたり、ショップと購入者のマッチングをより適切なものにしていくことに取り組んでおります。また、安心して購入者の方々にショッピングを楽しんでいただけるように商品の品質の自動チェックも始めてお
機械学習概論 講義テキスト
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4（参考資料追加、k平均法の解説追加など） 2015/04/20 ver1.5（最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加） 2015/04/21 ver1.6（EM法のアルゴリズム説明を追加） 2015/04/24 ver1.7（その他の性能指標を追加） 2015/05/19 ver1.8（ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング） 2015/05/25 ver1.9（EM法の初期データ画像を追加） 2015/06/07 ver2.1（セミナー用に修正） 2015/06/24 ver2.2（EM法の説明を追加） 2016/09/01 ver2.3（誤字修正） 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 Update
AlphaGoとトップ棋士の対局を観戦しよう！ - あんちべ！
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
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