【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 Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 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、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
データサイエンティストを目指して勉強するなら、Kaggleからはじめよう - Qiita
さいしょに 「AI」、「ビッグデータ」、「データサイエンティスト」、これらのキーワードに関する仕事がしたいと思っている人はどの程度いるでしょうか？その中に、どのように勉強すれば良いかわからない、勉強はしたけど挫折した、実践できるまでには至らなかった人はどの程度いるでしょうか？ 本記事では、データサイエンスを勉強している中で、気付いたことをまとめています。あくまで、個人的に感じたことをまとめたものであり、勉強方法を決めつけるものではありません。 ※機械学習の実装方法等、技術的な内容ではございません。 Kaggleとは？ 公式より Kaggleとは、 「企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。 」 以上、Wikipediaより 要するに、企業等が分析してほしい課題を投稿し、世界
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
ディープラーニングの応用のための具体的方針まとめ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は
deeplearn.jsを遠くからそっと眺めてみた | adamrocker
Googleから発表された機械学習のためのJavaScriptライブラリのdeeplearn.jsを眺めてみたので、纏めておきます。 オフィシャルを舐めて、どういうものか、これからどんな感じになっていくか（いってほしいか）をダラっとタレます。 注意 眺めたのはv0.1.0なので、内容が今後大幅に変更になる可能性があります（というかある）。 触った環境 MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015) - プロセッサ: 2.5GHz Intel Core i7 - メモリ: 16GB 1600 MHz DDR3 - グラフィックス: AMD Radeon R9 M370X 2048 MB Chrome 60.0.3112.101 (Official Build) (64ビット) deeplearn.js v0.1.0 Exampleを眺める 何ができるかを眺める
為替をDeepLearningで予測してみた話 - Qiita
概要 現在の日付を$T$とすると、$T+1$から$T+30$までにおける日次価格の単純移動平均をDeepLearningを使って予測し、 ロングポジションを持った（もしくはショート）時の価格より、予測した移動平均を上(下)回れば利益確定するようなシミュレーション売買を行いました。また、３０日保持したら強制的に手仕舞いするようにします。 エントリーは日時毎に残高があれば全力で行うようにします。 ※オレンジのラインが30日後の30日単純移動平均になります。緑がx軸の日付時点における為替価格です。 使用したDLフレームワーク chainer ver1.3~1.5 ちょうどver1.5で互換性が大幅に変更になって、対応するのが大変でした。 2017/8現在はver2.0.2になっているみたいですね。 使用データ みずほヒストリカルデータ https://www.mizuhobank.co.jp/r
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
ディープラーニングの仕組みと応用
脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン（神経細胞。CPUのような役割を担う）に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
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Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別