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今や無料の動画だけでも、AI・機械学習・ディープラーニングは手軽に楽しく学べる。「機械学習/ディープラーニングに必要な数学」「機械学習/ディープラーニングの概要」「ディープラーニングの技術理解」の観点で、初心者にお勧めの無料動画を紹介する。 連載目次 「そろそろAI・機械学習・ディープラーニングを学びたいと思っているが、きっかけがつかめない……」という人は少なくないのではないだろうか。今では無料の動画だけで、手軽で楽しく学べるようになってきている。 「でも動画を見るにも時間が……」という人もいるだろう。そこで本稿では、できるだけ短時間の日本語の動画で、できるだけ効率的に堅苦しくなく学べる動画を、筆者が考える「学ぶべき順」で並べてみた。 念のため断っておくが、今回の動画選択には、えこひいきは一切ない。人脈による友達メディア推しもない。「筆者がこのテーマで学ぶならこれがベストだ」と本心で思って
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井(しぶい)です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください! PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください! GitHub:https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages:https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
時系列予測のベストプラクティスを共有するGitHubリポジトリを開設、Microsoft:PythonやR向け Microsoftは、時系列予測のベストプラクティスを共有するためのGitHubリポジトリを開設した。PythonやRを使っている開発者に向けたものだ。 Microsoftの「R」コミュニティー向けブログサイト「Revolutions」は、2020年4月14日(米国時間)、時系列予測のベストプラクティスを共有するためのGitHubリポジトリ「Time Series Forecasting Best Practices & Examples」を開設したと発表した。 Microsoftはこのリポジトリについて、README.mdで次のように説明している。 「時系列予測は、データサイエンスで最も重要なトピックの一つだ。的確な意思決定と効果的な資源配分を行うために、ほぼ全ての企業には未来
データアナリスト/データサイエンティストのためのカジュアルな勉強会「Data Gateway Talk」。「GBDTアルゴリズム」というテーマで登壇した工学院大学情報学部コンピュータ科学科のYasshieeee氏は、勾配ブースティングの基本、そしてアルゴリズム「XGBoost」「LightBGM」「CatBoost」の違いについて説明しました。 趣味はWebプロ・ゲーム・マインクラフト Yasshieeee氏:場違い感がすごいですが、一応、僕は大学生です。LTには若干慣れている予感はするんですけど、大学生なりのクオリティなのでご了承ください。 題名には「XGBoostについて」と書いたんですが、そもそも最初からXGBoostのすごく深いところまでいくのは、ちょっと初心者向けではないかなと思って……。今回は、XGBoostであるGradient Boost Decision Treeのア
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践」に登壇したのは、株式会社サイバーエージェント/産総研特定集中研究専門員の野村将寛氏。講演資料はこちら ハイパーパラメータ最適化問題 野村将寛 氏(以下、野村):簡単に自己紹介をさせていただきます。僕は今、サイバーエージェントのAI Labという研究組織に所属していまして、ハイパーパラメータ最適化の研究をしています。先ほどの午前中のセッションで、AutoMLのセッションがあったと思うんですけど、そちらで発表していた芝田のチームメンバーになります。 産総研でもハイパーパ
日経 xTECH内に人工知能(AI)専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI/機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日~25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
人工知能ブームにかこつけて(?)生み落とされたのか、世に大量に溢れるAI関連本。 ディープラーニングや機械学習などの技術をしっかり学ぶ開発者向けのものから、AI時代の子供の教育やAIが仕事を奪うといった脅威論まで、枚挙に暇がない。 玉石混交の情報の海に溺れず、わたしたちは自分の知りたい情報にたどり着けるのだろうか……。そんな迷えるAI初心者に朗報だ。 今回、Legde.aiを運営し、日々AI業界の動向に触れているレッジのメンバーに、「自分と同じ職種のAI初心者」にオススメしたい本を聞いた。なお、AI初心者は「AIと機械学習、ディープラーニングの違いが分からないレベルの人」と定義する。 Amazon本カテゴリ「AI」の検索結果画面。Amazonに「検索結果20,000以上」と言われたら何を選べばいいか見当がつかない。「人工知能」でも3,000件以上ヒットしている ではさっそく見ていこう。推薦
開発効率とサービス競争力を上げる 機械学習のために整備した「3種類の特徴量」について解説 Feature as a Service at Data Labs #2/2 2019年11月20、21日、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。20日は「Engineering」をテーマに技術的な内容のセッション、21日は「Production」をテーマに実践的な内容のセッションを多数取り揃え、LINEのエンジニアリングにおける知見を各プロダクトのキーマンがシェアします。「Feature as a Service at Data Labs」に登壇したのはLINE Machine LearningチームのChaerim Yeo氏。本パートでは、データ専門研究開発組織「LINE Data Labs」で提供している3つ
LINE社内でのサービス横断データ活用の取り組み「Feature as a Service」の全体像 Feature as a Service at Data Labs #1/2 2019年11月20、21日、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。20日は「Engineering」をテーマに技術的な内容のセッション、21日は「Production」をテーマに実践的な内容のセッションを多数取り揃え、LINEのエンジニアリングにおける知見を各プロダクトのキーマンがシェアします。「Feature as a Service at Data Labs」に登壇したのはLINE Machine LearningチームのChaerim Yeo氏。データ専門研究開発組織「LINE Data Labs」での機械学習の特徴量
2021/10/22追記:最新版は下記記事になります!こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです! 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ!ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ
よく忘れる/間違えるのでメモ。 混同行列 (confusion matrix) データの分類で、うまくできた・できなかった回数を数えた表。 たとえば入力データから異常を発見してアラートを出したいとかいう時には、 この表の行や列はそれぞれ添え書きのような意味合いを持つ。
こんにちは。アナリティクスサービス本部の仲田です。 本日は、「強化学習」について、その基礎的なアルゴリズムと、簡単なデモをご紹介します。 強化学習とは機械学習の手法のひとつ (画像はhttps://www.engadget.com/2016/03/12/watch-alphago-vs-lee-sedol-round-3-live-right-now/より) 「強化学習(Reinforcement Learning)」と呼ばれる学問分野をご存知でしょうか。 機械学習にはさまざまな分類方法がありますが、「教師付き学習(Supervised Learning)」「教師なし学習(Unsupervised Learning)」「強化学習」という3種類に分ける考え方があります。 この考え方では、強化学習は機械学習のひとつの大きな分野をなすということになります。 (画像は UCL Course on
どうも。DI部@大阪オフィスの玉井です。 仕事ではじめる機械学習という本を読んだので、久しぶりに書籍エントリを投下します。この本はとってもとってもとってもとってもとってもとっても大スキよ ダーリン I like you. ダーリン素晴らしいので、ぜひこの気持ちをみなさんに伝えたいと思いました。 この本を読もうと思った理由 今後、機械学習を扱う製品やサービスが増えてくるのではないか、と思ったから 現在、私は製品サポートエンジニアとして、データ分析に関係する製品やサービス(Tableauとか)のサポートや導入を行っています。機械学習は触れたことは一切ありません。また(少なくとも現時点では)機械学習エンジニアに転向する予定もありません。 ところで、データ分析関係の製品やサービスっていうのは、それはもうすごい勢いで色々なものがリリースされています。弊社ではTableauやAlteryxといった製品
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