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機械学習に関するtacarのブックマーク (7)

  • 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rubyjava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

    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
  • 人間参加型(human-in-the-loop)機械学習とは?

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    人間参加型(human-in-the-loop)機械学習とは?
  • 機械学習をやる前に学んでおくべき最低の数学

    機械学習を勉強する前に学んでおくべき最低の数学の範囲について、あれこれ議論されている*1。この手の議論、なかなか不毛である。ライブラリをブラックボックスとして使う分には、数学の知識はほぼ不要。中身を考えながら使うには、大学の学部の微分積分と線形代数と確率・統計の教科書をまずは頑張れと言う自明な話になるからだ。 1. ライブラリの利用に数学はほぼ要らない 当にライブラリ利用者としては、数学の知識をほとんど要求されない。例えばSVMの分類器を構築するのに、プログラマが指定する必要があるのは、分類先と識別のための特徴量が入った学習データと、データの項目間の関係を説明する文、チューニングするのに使えるオプションが幾つかあるぐらいだ。オプションは経験的に精度が良くなるように選ぶ。これはランダムフォレストなどでも同じになる。 ディープラーニングのライブラリ、TensorFlowだと行列形式の乗算と加

    機械学習をやる前に学んでおくべき最低の数学
  • ブルゾンちえみ判別器をブラウザ上に実装する - Qiita

    皆さん、Yahoo!検索大賞 2017はご覧になりましか? このアワードで大賞に輝くと、「今年の顔」の名誉を手に入れることができるんです。 そんな栄えある今年の大賞は、ブルゾンちえみとのこと。 他にも、俳優部門は高橋一生、女優部門は吉岡里帆、といった具合に各分野毎に受賞者がいます。 ところで、僕はあまりテレビを観ないので、誰が誰やらわかりません。 このままだと安心して2018年を迎えることができないので、画像を読み込んでそれが誰なのか判定するアプリが必要です。 一目見れば区別つきそうなものですが、僕の濁った目で直接見るよりも、機械に判定させた方がよいに決まっていますので、作ってみました。 実際の動きはこちらから確認できます。 今回はブルゾンちえみも含め、Yahoo!検索大賞の受賞者から以下の5人をピックアップし、判別できるようにしています。 ブルゾンちえみ(お笑い部門) 高橋一生(俳優部門

    ブルゾンちえみ判別器をブラウザ上に実装する - Qiita
  • 【人工知能】競艇の予想サイト「みずはのめ」を作って賭けてみた結果 - ニートの言葉

    こんにちは。あんどう(@t_andou)です。 ブログの名前からも分かるように、僕の口癖は「働きたくないでござる」なのですが、ついに志を同じくする仲間と出会いました。 今回はそんな仲間と一緒に作った、人工知能による競艇の予想サイト「みずはのめ」をご紹介させてください。 みずはのめ | 機械学習による競艇予想サイト どんなもの? Twitterも作りました。 当たるの?儲かるの?→賭けてみました 17日の成績 18日の成績 20日の成績 21日の成績 応援のメッセージも 今後の開発予定 最後に ダッシュボードが出来ました 自動購入もできるように 提供予定は… 続きの記事も書きました 追記:ダッシュボードの事前登録を受け付けます 締め切りました 追記2:ダッシュボードを公開しました どんなもの? (画像は記事公開時のもので変更になる可能性があります。) 全レースにおける2連単・2連複・ 3連単

    【人工知能】競艇の予想サイト「みずはのめ」を作って賭けてみた結果 - ニートの言葉
  • 数学しか知らなかった機械学習エンジニアの生存戦略 - Obey Your MATHEMATICS.

    §1. はじめに こんにちは こんばんは 久しぶりの投稿です。 タイトルはスーパーマン松さんのアレから拝借しました: codezine.jp 今日はポエムを書きます。 なにか技術記事を期待してた方、もしいましたらすみません。また次回。 完全に僕の観測範囲での主観に基づいていますので、燃えるかもしれません。 この文書は you should do ではなく what I didがメインです §2. 背景 数学しか知らなかった僕がGunosyに入社して、約7ヶ月ほど経ちました。 数学しか知らなかった、と書いたものの「数学は知っていたのか」と言われるNOです。 3ミリぐらいしか知りません。 僕が機械学習エンジニアになった経緯は↓の2つの記事にだいたい書いてあります: mathetake.hatenablog.com gunosiru.gunosy.co.jp 7ヶ月がむしゃらに仕事をしてきて

    数学しか知らなかった機械学習エンジニアの生存戦略 - Obey Your MATHEMATICS.
  • そういうことだったのか!と思わずうなずく「機械学習」超入門

    最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどのキーワードとともによく耳にするようになった言葉の一つに「機械学習(マシーン・ラーニング)」という言葉があります。 機械学習Googleの自動運転車をはじめ、AmazonやZOZOTOWNなどのオンラインショップやNetflixやAWAなどの音楽ストリーミング配信サービスで使われるレコメンデーション機能、twitterやインスタグラムで顧客が投稿している内容を分析するマーケティングオートメーションなど、今日の社会でも頻繁に活用されています。 「機械学習」は、今後Web業界で取り残されないためにフォローするべき重要なキーワードの一つであることは間違いありません。 それでは、機械学習とは何であり、なぜこれほど注目されるのでしょうか。 今回は、「機械学習」の概要から、Web業界の関連者が知っておくべき

    そういうことだったのか!と思わずうなずく「機械学習」超入門
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