はじめに 機械学習モデルを解釈する際には「特徴量重要度」がキーワードになってきます。「特徴量重要度」には様々な指標があり、目的が違います。 ①feature importance、②permutation importance、③SHAP の3つについて説明していきます。 結論から言うと 3つの特徴量重要度を調べて、個人的に感じた結論を以下に書きます。 ①feature importance：予測モデルを組む際に 「モデル」が重要視する因子が分かる 。例えば決定木を考えた際にどの因子がノードの分割に寄与するのかを評価するイメージ。 ②permutation importance：各特徴量が予測にどう寄与するかが分かる。モデルの「予測精度」に影響する因子が分かる。 ③SHAP： 「予測結果」に対する各特徴量の寄与が分かる 。それぞれのデータの予測にインパクトを与える因子が分かる。 ①feat
Train, Test, and Validation Sets By Jared Wilber In most supervised machine learning tasks, best practice recommends to split your data into three independent sets: a training set, a testing set, and a validation set. To demo the reasons for splitting data in this manner, we will pretend that we have a dataset made of pets of the following two types: Cats: Dogs: For each pet in the dataset we
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築し、構築したモデルに x の値を入力して y の値を予測したり、y が目標値となる x の値を設計したりします。 スモールデータ、すなわちサンプル数が小さいデータセットにおいては、データ解析・機械学習を慎重に行う必要があります。スモールデータにおける問題の詳細は、こちらに書いた通りです。 小さなデータセットが抱える大きな問題サンプル数が小さいデータセットには、データ解析で回帰分析やクラス分類をするとき、とてつもなく大きな問題があります。回帰分析やクラス分類における問題というと、精度の高いモデルが構築できないことを想像するかもしれません。
中学生でもわかる深層学習
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
Moirai: A Time Series Foundation Model for Universal Forecasting
TL;DR: Moirai is a cutting-edge time series foundation model, offering universal forecasting capabilities. It stands out as a versatile time series forecasting model capable of addressing diverse forecasting tasks across multiple domains, frequencies, and variables in a zero-shot manner. To achieve this, Moirai tackles four major challenges: (i) construction of a LOTSA, a large-scale and diverse
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
はじめに こんにちは！ 僕は研究を行いながら、長期インターンでデータサイエンティストとして働く大学院生です！ 学部時代から長期インターンを始め、現在まで４社経験してきました。 この経験から、プログラミングの学習を始めたばかりの人や、長期インターンを行う勇気が出ない人に、学習サポートやデータ分析の実績作り支援、さらにはKaggle人材マッチングサービスなどを行わせてもらっています！ 僕自身、プログラミングの習得や長期インターン探しに苦労したので、その経験をお伝えすることで、より多くの人が挫折せずデータサイエンティストになるまで成長して欲しいです！ 以下でサポートを行なっているのでご興味ある方はご連絡ください！学生・社会人問わず専攻も問わずサポートいたします！ X(Twitter) これまで機械学習アルゴリズムやデータサイエンティストに内定するまでに行ったこと、統計学実践ワークブックの解説など
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
An introduction to the emerging fusion of machine learning and causal inference. The book presents ideas from classical structural equation models (SEMs) and their modern AI equivalent, directed acyclical graphs (DAGs) and structural causal models (SCMs), and covers Double/Debiased Machine Learning methods to do inference in such models using modern predictive tools.
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
GitHub - inlinedio/ikv-store: High-performance key-value store for ML inference. 100x faster than Redis.
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筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバイクを購入（またもや金欠）。 これまでは、集団の性質や変数同士の関係など、何らかの「特徴」を見極める方法を紹介してきました。例えば前回は、相関係数を求めて変数同士の関係を数値で表す方法を紹介しました。 今回からは、既に得られたデータから、未知の値を「予測」することに焦点を当て、回帰分析に取り組みます。回帰分析の方法を紹介するだけでなく、予測の精度を上げるための工夫についても見ていきます。今回取り上げるのは回帰分析による予測の第一歩、単回帰分析です。Excelを使って手
I saw the work performed by intelligence; smart was no longer a property, but an engine. 私は知性による仕事を目の当たりにした。賢さはもはや財産ではなく、エンジンだった。 (Eliezer Yudkowsky) My Naturalistic Awakening本記事は以下私が公開した「AIのもたらす深刻なリスクとその歴史的背景」の概要とAI存亡リスクに対する深層防護的な対策、QA（AIが何故存亡リスクを導くか等）、関連資料を抜き出したものです。 詳細は以下のGoogle Docsから参照ください。 概要私たちが今いる21世紀は過去人類が体験したことのないような技術の発展の最中にあるかもしれず、特に近いうちに高度なAIが開発され、様々な意味で劇的に世界が変わる可能性があります。 その一方で今世紀に人類が
はじめに 基盤モデル がAIの新潮流となりました。基盤モデルというとやはり大規模言語モデルが人気ですが、リクルートでは、画像を扱えるモデルの開発にも注力しています。画像を扱える基盤モデルの中でも代表的なモデルのCLIPは実務や研究のさまざまな場面で利用されています。CLIPの中には日本語に対応したものも既に公開されていますが、その性能には向上の余地がある可能性があると私たちは考え、仮説検証を行ってきました。今回はその検証の過程で作成したモデルと評価用データセットの公開をしたいと思います。 公開はHugging Face上で行っていますが、それに合わせて本記事では公開されるモデルやデータセットの詳細や、公開用モデルの学習の工夫などについて紹介します。 本記事の前半では、今回公開するモデルの性能や評価用データセットの内訳、学習の設定について紹介します。記事の後半では大規模な学習を効率的に実施す
GitHub - stas00/ml-engineering: Machine Learning Engineering Open Book
This is an open collection of methodologies, tools and step by step instructions to help with successful training of large language models and multi-modal models. This is a technical material suitable for LLM/VLM training engineers and operators. That is the content here contains lots of scripts and copy-n-paste commands to enable you to quickly address your needs. This repo is an ongoing brain du
ロジスティック回帰について調べている。 ロジスティック回帰モデルのパラメータの最尤推定量は、不偏推定量ではなく、バイアスがある。 例として、サンプルサイズ 、入力変数の数 のときを考える。 パラメータ 300個の真の値を、最初の 100個は 、次の 100個は 、残りの 100個は に設定して推定してみよう。 n <- 1500 p <- 300 # データの生成 set.seed(314) x <- rnorm(n * p, mean = 0, sd = sqrt(1/n)) X <- matrix(x, nrow = n, ncol = p) beta <- matrix(c(rep(10, p/3), rep(-10, p/3), rep(0, p/3))) logistic <- function(t) 1 / (1 + exp(-t)) prob <- logistic(X %*
これをもとに再度計算し直すと、(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1, \hat{\beta}_2) = (2.07, 0.576, -3.91\times 10^{-3})、今度は \hat{\beta}_1=0.567 であり家賃が月収増加額に対して57.6%上昇するという随分大きな値が出てしまった。 このように、入力データが少し変わっただけで、線形回帰係数の推定値が大きく変化してしまう。 この原因は、説明変数として円単位の月収 X_1 とほぼ同じ意味を持ち相関も強い X_2、つまりドル単位の月収も含まれていることにある。 なお、もし X_1 だけ用いて予測を行っていれば、いずれの家賃データを入力として用いても回帰係数 \hat{\beta}_1 の推定値はおおよそ 0.30、つまり「月収が10,000円高ければ家賃がその約30%の3,000円程度高いところに住む傾
GBDTによる分位点回帰は推論時の誤差を正確には表していない - KAKEHASHI Tech Blog
Musubi AI在庫管理の機械学習エンジニアをやっている中野です。 こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2023 の1日目の記事になります。 昨年はprophetについて書きましたが今年は勾配ブースティングにしました。 医薬品や食料品、アパレルなどの需要予測において平均値ではなく95%点や99%点を要求されるケースがままあります。 例えばコンビニおにぎりの在庫管理において需要予測の平均値だけ発注していれば2回に1回程度は欠品してしまうでしょう。こういった場合に予測の95%点を発注すれば欠品をおよそ20回に1回へと低減できます。 GBDTでもこのような確率点を返す予測が可能なのですが解釈や使い方には注意が必要そうです。 分位点回帰とは MAEを最小化するモデルが中央値を予測しているのはよく知られていますが分位点回帰はこれを一般化したものです。 分位点回帰では以下のよう
Amazonは生成型の人工知能（AI）関連のキャリアを構築したいと考えている人々に向け、無料の訓練コースと奨学金制度を提供する。同社は米国時間11月20日、従業員や学生などがAIや生成AIについて学べるよう支援するための取り組み「AI Ready」を発表した。 AI Readyは、以下のものから構成されている。 AIおよび生成型AIに関する8つの新たな無料コース 世界各地の5万人を超える高校生および大学生がUdacityの新たな生成型AIコースを受講できるようにする奨学金制度「AWS Generative AI Scholarship」 Code.orgとのコラボレーションによる、生成型AIに関する学生向けの訓練 無料コースについては、開発者および技術者の作業として需要が高い分野を網羅するコースとともに、業務リーダーや非技術系プロフェッショナル向けのコースが合わせて8つ、新たに開講される。
何でも微分する
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード：https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK
はじめに 株式会社スマートショッピングで SRE をしているbiosugar0です。 先日、2023 年 10 月 23 日に行われた Amazon Bedrock Prototyping Camp というイベントに参加してきました。 そこでは Bedrock の紹介から始まり、Claude のハンズオン、実際にプロダクト反映を目指したプロトタイピングを行うという内容でした。 今回はその中で検証、実装した社内用の Slack bot に弊社ヘルプページを参照させる事例を紹介します。 Retrieval Augmented Generation (RAG) Retrieval Augmented Generation (RAG)は、LLM を用いた処理において、外部のデータベースや文書と連携してより精度の高い回答を生成するためのテクニックです。 GPT-4 のような LLM は、学習に使用さ
More Decks by Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2023/wp-content/uploads/sites/20/2023/05/AC37067_LUNCHEON_PDF.pdf https://twitter.com/MorishTr/status/1664942416795930624
2023年に東京都立大学で非常勤講師として、学部3年生向けに「機械学習〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。 90分×3コマ×2日間の計6コマの集中講義で、Streamlitで映画のレコメンドアプリを実際に作ってみるなどの演習も含めたものです。 昨年、大学院生向けに同様の講義を3コマ分していたので、それを拡張する形で、最近話題の生成AIの話も1コマ分用意しました。（昨年の授業資料はこちらにあります。） 推薦システムや生成AI×推薦システムについて興味ある方のご参考になりましたら。 1日目(90分×3コマ) 推薦システムの概要 推薦システム-各推薦アルゴリズム 推薦システムの周辺技術(評価指標について)
ABEJAでデータサイエンティストをしている小林です。 今回は、もしかしたらいつか業務や機械学習コンペに役立つかもしれない情報、LightGBMで弱教師あり学習を行う方法についてお話します。 コードはこちらで公開しております。 目次 はじめに 弱教師あり学習の例（マルチインスタンス学習） LightGBMで弱教師あり学習がしたい！ PU分類 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 Partial Label Learning 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 マルチインスタンス学習 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 おわりに はじめに 機械学習を行うためには、一般的に、大量の入力データと、それら一つ一つに対応した正確なラベルが必要です。 例えば、犬と猫の画像分類を行う場合には、それぞれの画像一つ一つに犬か猫のラベルがついていてほしいですね。 一方で場合に
推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった 2023/8/30 LLM 論文 AIDB Research 推論能力をさらに強化するための新しい戦略『AoT（Algorithm of Thoughts）』が登場しました。この手法によって、大規模言語モデル（LLM）が「直感」に似た能力を示すようになったとの実験結果が報告されています。この発表は、マイクロソフトの研究者をはじめとする専門家によって行われました。 この研究は、推論タスクにおけるLLMの新たな可能性を広げるものであり、計算負荷の高さや効率の低さといった従来の課題を解決する方向性を示しています。 参照論文情報 タイトル：Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language Models 著者：Bilgeh
生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
AIいらすとや
無制限AIいらすとや 「いらすとや」風の画像を生成できる「AIいらすとや」が無制限で利用ができます。 無制限ダウンロード 「AIいらすとや」含む「AI素材」内にある多種多様な素材を追加費用を払うことなく、すべてのサイズで無制限でダウンロードができます。
はじめに 機械学習に関する実用的な知見を知るために、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んだので、Kaggle以外の場面でも活用できる話題をまとめてみた。本書は機械学習の基本的な内容も含んでいるが、この記事では機会学習に関する一通りの知識を持ち、実問題に利用している読者を想定してまとめた。従って、勾配ブースティング木の仕組みや、回帰タスクの評価方法等、基本的な内容については解説しない。本記事では、評価の落とし穴や、モデルを改善するための特徴量の工夫、チューニングのTipsについて紹介する。 特徴量 Tips 1: 欠損値の扱い データにはしばしば欠損値が含まれている。欠損値は、そもそも値が存在していない場合の他に、ユーザが意図して入力していない場合や、観測器のエラーによって取得できていない場合等、様々な理由によって生じる。欠損がランダムに発生していない限り、欠損しているという事実が何
Ollama
Get up and running with large language models. Run Llama 2, Code Llama, and other models. Customize and create your own.
AI関連の話題が引き続き多い昨今、今週どんなことが話題になったのだろう？ぐらいの頻度で知れると結構便利なんじゃないかなーと、毎週配信するメルマガ(substack)を始めました。内容は全自動で作成しています。例えば、2023年7月28日から遡って約一週間分のAIニュースまとめは以下の感じです。 https://ainewsdev.substack.com/p/weekly-ai-news-1 完璧とまでは言わないまでも、そこそこ話題になったものをいい感じで集められているのではないでしょうか。興味がある方はご登録 or フィードリーダーなどで購読ください。 なお、メルマガタイトルは Weekly Kaggle News のリスペクトです。 と、広報だけではあれなので、内部の実装の話でも。以前リンクを張った資料と、とりわけ大きく変えているわけでは無いのですが、ざっくりと書くと multilin
初めまして。機械学習エンジニアの島越@nt_4o54です。現在はMLチームで日々、バクラクシリーズで用いられているAI-OCR機能の改善や新規機能の開発などを行なっています。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間ということで、自分からは表題にもある通り、「Document AI」と呼ばれる技術についての紹介と、またLayerXにおいてどういう応用先があるのかというお話をさせていただこうと思います。 ※ 同名のDocument AIというGCPのサービスがありますが、今回は一般的なDocument AIの話になります。 Document AIとは Document AIに用いられる技術 Optical Character Recognition (OCR) Document Classification Layout Analysis Document Parsing Tab
大胆かつ責任ある AI への共同の取り組み
Google は、主要 AI 企業と協力し、人工知能の開発における責任ある実践に向けた 共同の取り組み に参加します。これは、AI がすべての人々に確実に役立つようにするために、業界全体で行う大きな節目です。これらの取り組みは、AI の利点を最大化し、リスクを最小限に抑える G7、OECD、各国政府の取り組みを支えるものです。 Google は、大胆にAI開発を進めることは、 開発初期から責任を持って取り組むこと だと長年信じています。下記に、私たちがどのように大胆かつ責任ある AI への取り組みを行っているかについて説明します。 AI を活用した社会の重要課題の解決 Google は数十年にわたり AI に 取り組んでおり、 2017 年には、「AI ファースト」を掲げ、さらに強化してきました。現在では、 Google 検索、翻訳、マップ、および 日常的に使用される その他のサービスで
画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2023）チュートリアル
深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network, DNN）を用いた機械学習は，深層学習とよばれ，画像認識，機械翻訳などで身近なものとなった．しかしその高い学習能力のメカニズムはよくわかっておらず，ブラックボックスとして使われている面が無視できない．最先端の応用では様々なノウハウが駆使されるが，単純化した状況設定から考える物理学の発想がこのブラックボックスにメスを入れるのに役立つであろう．ニューラルネットワークを用いた機械学習はスピングラスに端を発するランダム系の統計力学，情報統計力学において伝統的に重要なテーマである． Nビットの入力を，Nビットの出力に変換する「関数」を，DNNでデザインすることを考えてみよう．このNをDNNの「幅」とよぶことにする．入出力を含めて，ネットワークには多数のニューロンがある．あるニューロンの状態を変数Siで表そう．これが入力信号h=∑j
My birthday just passed, and to relax I wrote a parser combinator library. Over the last few years, I have worked quite a bit with Ningning Xie and Jeremy Yallop on parser combinators, which has led to a family of parser combinators which have optimal linear-time performance in theory, and which are many times faster than lex+yacc in practice. But these use advanced multistage programming techniqu
株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します！また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。
LINE株式会社 Data Scienceセンター AI Dev室 室長 井尻善久 ※画像センシング展2023 イメージセンシングセミナー：特別招待講演＜ジェネレーティブAI・応用課題＞ での発表資料です https://www.adcom-media.co.jp/seminar/2023SS/session/I-371.html
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「特徴量重要度」について少しだけ真剣に考えてみる - Qiita
Train, Test, and Validation Sets
スモールデータを用いたデータ解析・機械学習のアプローチのまとめ
ニューラルネットワークのすゝめ - Qiita
Applied Causal Inference Powered by ML and AI
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
［データ分析］単回帰分析による予測（線形回帰、指数回帰） ～ 排気量から中古車の価格を予測しよう
AIのもたらす深刻なリスクとその歴史的背景概要｜bioshok
日本語CLIP 学習済みモデルと評価用データセットの公開
ロジスティック回帰の最尤推定量にはバイアスがある - ほくそ笑む
線形回帰において「多重共線性があると推定が不安定になる」とは？〜図と理論で理解する〜
アマゾン、AI講座を無料で提供する「AI Ready」開始--奨学金制度も
Slack Botによるヘルプページの情報参照:LLMを組み合わせたRAGの実装
慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング
人工知能学会２０２３ランチョンセミナー「アンサンブル学習における基礎理論の構築」
「機械学習〜推薦システムを題材に〜」講義資料(生成AIの話題も含む)｜masa_kazama
コンペで使える！？LightGBMで実装する３つの弱教師あり学習 - ABEJA Tech Blog
推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった | AIDB
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
「Kaggleで勝つデータ分析の技術」から見る実用的な機械学習の知見
Weekly AI News 始めました - クラスタリングとGPTを使った、まとめ自動生成 - A Day in the Life
Document AIを巡る技術とLayerXにおける可能性 - LayerX エンジニアブログ
大規模言語モデル時代のHuman-in-the-Loop機械学習
深層ニューラルネットワークの解剖――統計力学によるアプローチ
Linear-time parser combinators
グラフニューラルネットワーク(GNN)徹底解説！用途と仕組みからPyGでの実装まで
生成系AIの実応用に向けて