無料のAI講座「AI For Everyone」5000人超が受講登録
AIやディープラーニング（深層学習）の基本を学べる無料講座「AI For Everyone」が開講から2週間で受講登録が5000人を超えたと、日本ディープラーニング協会（理事長・松尾豊東京大教授）が2021年5月に発表しました。DXが注目される社会で、AIの基礎や社内への導入などについて動画で学べます。 ディープラーニング（深層学習）とは 画像や音声の分析、異常検知、予測などAIが活用できる分野が広がっています。この急速なAI技術の発展を支えているのがディープラーニング（深層学習）という技術です。 ディープラーニング（深層学習）とは、人間が教えなくても、大量のデータがあればAIがデータに含まれる特徴を見つけて学習するという仕組みです。 AIブームの歴史と深層学習の（朝日新聞デジタルから引用） AI技術は進展しても、ビジネスの現場で使いこなすには、AIリテラシーが欠かせません。そこで、日本デ
Python最強ライブラリ PyCaretによる自動機械学習(Auto ML) | みやしんのプログラミングスキル通信
みなさん、こんにちは！みやしんです。 今回は、PyCaretについてご紹介します。 PyCaretとは、データの前処理自動化、モデルの比較自動化、チューニングの自動化などを行ってくれる、とても便利なライブラリです。 PyCaretは、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Rayなどのいくつかの機械学習ライブラリとフレームワークをまとめたPythonラッパーです。 Classification(分類)、Regression(回帰)、Clustering(クラスタリング)、Anomaly Detection(異常検出)、Natural Language Processing(自然言語処理)、Time Series Forecasting(時系列予測)のような処理をたった数行で実装できてしまうので、過去に機械学習
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
一から始める機械学習（機械学習概要） - Qiita
このページの対象読者、目的 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目的 ・機械学習の概要について理解する ・人工知能と機械学習の違いについて理解する ・ディープラーニングが話題になっている背景を理解する ・機械学習の進歩の背景を理解する ・更に勉強したい場合のおすすめの教材を理解する アジェンダ 人工知能とは 機械学習とは 機械学習はどのようなことで使われているか 学習の方法 ニューラルネットワークとディープラーニング ディープラーニングがなぜすごいのか 用語についてのまとめ 人工知能とは何か？ 世間の見方 なぜ機械学習が話題となるほどの進歩を遂げているのか 最後に 更に勉強したい場合 プレゼンテーション版(PDF)がこちらにあります。 プレゼンテーションとしてみたい方はこちらをどうぞ https://www.edocr.com/v/zy1dq0dz/tflare/Ma
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
【大学数学】ベイジアンネットワーク【機械学習】
少しでも「分かった！」「役に立った！」と思ったら、ぜひ高評価&チャンネル登録をよろしくお願いします^^ 動画の内容に関する質問等はコメント欄へどうぞ(我々よりも先に答えてくださる有志の方も歓迎します)！応援メッセージや面白いコメントにも基本的に全て返信していきますのでお気軽にどうぞ 予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」のチャンネルでは現役東大院生(博士課程)で長年の予備校講師歴をもつ講師が①「大学生・社会人向けの理系科目の授業動画」②「大学院生ならではの視点で高校生へのアドバイス」をアップしています。挫折しそうになっている人、実際に挫折した人、もう一度頑張ってみませんか？このチャンネルなら大学の100倍分かりやすくて"楽しい"授業が受けられます！ 【講義リクエスト】はコメント欄にて！ 【チャンネル登録】はこちらから(今後も楽しく授業を受けよう！) https://www.yo
機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita
追記 2018年の機械学習勉強法などをまとめました！ 2018年版もっとも参考になった機械学習系記事ベスト10 はじめに 2016/12/14 から約1ヵ月間、機械学習の勉強をし続けました。これは会社の自由研究という制度を利用させて頂いて、1ヶ月間は業務から離れて、機械学習の勉強だけをやり続けた記録です。 勉強してきたもののうち教師あり学習までは、Qiita にその記録をまとめましたので過去記事一覧からご覧ください。 過去記事一覧 1日目 とっかかり編 2日目 オンライン講座 3日目 Octave チュートリアル 4日目 機械学習の第一歩、線形回帰から 5日目 線形回帰をOctave で実装する 6日目 Octave によるVectorial implementation 7日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その1 8日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その2 9日目 オーバーフ
Googleの機械学習のレッスンが無料で受けれて資格が貰える余暇。 ｜ ガジェット通信 GetNews
こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます
機械学習・深層学習の基礎体力測定① - Yusuke Sugomori's Blog
久しぶりのブログ更新です。今回は、ますます活発に研究されている深層学習分野が、その活発さ故に引き起こされてしまっている下記の問題をテーマに、記事を書いていきたいと思います。 「簡単に深層学習の手法が実装できるライブラリが出てきたことによって、実装はできるけれど実は数式部分、すなわち理論背景についてはよく知らない場合が多い」 これは個人的には非常にもったいないと思っていて、「機械学習に対する体系的な理解」ができていないことに端を発する問題だと考えています。 「体系的な理解」なんて書くとエラそうに聞こえてしまうかもしれませんが、ここで書いていくものは、「こうやって理解すると、少しはスッキリするんじゃない？」くらいの提案として受け取ってもらえれば幸いです。タイトルで「基礎体力」と書いたのもそのためです。 じゃあ具体的には何を理解すればいいの？となるわけですが、ここでひとつ、簡単な問題を考えてみま
数学分からず機械学習しても良いじゃん。だってエンジニアだもの。｜石川 聡彦 @ai_aidemy
こんにちは、石川（@Aidemy）です。はてなブログからnoteにちょっと浮気したつもりでしたが、noteのほうが書き心地が良いので今日もnoteです。 機械学習には数学の予習が必要なのか？ さて、以下のツイートがそこそこファボられまして。『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』の著者としては黙っておれん！ということで、noteにまとめます。結論としては（数学の参考書を執筆しておきながらw）「数学の予習は不要だと思う派」ではあります。 勿論、数学が完全に不要と言っているのではなく、入り口として数学は不要だよね、という趣旨です。概ね同意のツイートも多く、こんな感想が寄せられました。 もちろん、機械学習エンジニアとして腕を磨いていくなら、線形代数や微分・確率統計などのテーマは押さえておくべきと感じます。特にTwitter機械学習界隈はプロ意識の高いが多いので、数学をしっかりやるべき、と
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI AcademyとAI Academy Bootcamp 我々が運営している個人向けの２つのAI学習サービスです。 AI Academy 無料で100種類近いテキストコンテンツにて、Pythonや機械学習、ディープラーニングのが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や
機械学習でニュースからカテゴリを推定するサイトを作った話 - Qiita
テキストエリアにニュースの本文を入れて判定ボタンをクリックすると、「国内」「海外」「IT/経済」「スポーツ」「芸能」のうち、一番近いカテゴリを出力するサイトを作りました。 50000件のニュース記事を学習させて、テストを回したときは93.2%の正答率だったので、そこそこ精度はあるはず。 実装 Facebookが無料で公開している自然言語の機械学習ツールことFasttextを使いました。 facebookresearch/fastText: Library for fast text representation and classification. これはpythonのツールではなくバイナリのコマンドなので、前処理さえしてしまえばPythonのコードを一切書かずに文章のカテゴリ推定ができます。 大まかな手順は以下 某ニュースサイトから記事をせっせとスクレイピング 文章をMecabで名詞だ
オープンソースの機械学習プラットフォームまとめ - たけぞう瀕死ブログ
PredictionIOは機械学習を使用したアプリケーションを開発・運用するためのプラットフォームを提供するためのOSSですが、世の中には他にも同じ領域のOSSが存在します。PredictionIO含めて各プロダクトの特徴をまとめてみました（PredictionIO以外はドキュメントやソースをチラ見して書いているので見落としていることなどあるかもしれませんがご容赦いただければと思います）。 PredictionIO github.com Apache Software Foundationで開発されている機械学習プラットフォームです。基本的にSpark上で動作する機械学習ライブラリをターゲットにしていますが、最近はPython対応なども行われています。作成したマイクロサービスはSprayベースのAPIサーバとして起動することが可能です。用途に応じたテンプレートが多数用意されており、それをカ
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piqcy - Revue
機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム | 加藤 公一 | コンピュータ・IT | Kindleストア | Amazon
edash on Twitter: "7月中旬からPythonと機械学習でいろんなものに手をだしてきたけど、一番お金が節約できて近道ができる勉強方法は以下の通り。 1⃣Progateで基本を抑える 2⃣松尾研の資料を練習問題含め全部コードにする 3⃣Kaggleで興… https://t.co/JSGKydIuk2"
Doc2Vec を使って日本語の Wikipedia を学習する｜ofxmp3｜note
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