[B! 機械学習] toritori0318のブックマーク

真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じているプログラマのためのものである。本講座では「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった根本的な疑問に答えることから始める。そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮はニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば環境や使用言語が

toritori0318 2022/03/22

"結局のところ、本講座は「真面目なプログラマが、ニューラルネットワークという不安定要因からシステムを守るための予備知識」と言えるかもしれない"

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GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ

この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした．シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transf ormerの通り，自然言語処理で広く使われるTransf ormerモデルを言語生成タスクで事前学習しています．先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています．特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built

toritori0318 2020/07/22

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Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita

みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの１年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは１年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。

toritori0318 2016/12/29

機械学習

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「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供

Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ

toritori0318 2015/04/10

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テキストマイニング技術の活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料 - コーパスいぢり〜langstatの研究日誌〜

10年同じお店に通い続けたことなんてなかったんじゃないかな 1月末で行きつけの飲み屋が閉店してしまった。ひとりで飲みに行けるようなお店はそのお店しかなかったので、完全にひとり飲み難民である。とはいえ、子が生まれてからの1年以上、もっといえば生まれる少し前からなので1年半以上はそれ以前（たぶん週2くらい）のペース…

toritori0318 2012/05/05

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テキストマイニングのための機械学習超入門　一夜目 - あんちべ！

テキストマイニングに必要なパターン認識と機械学習について学びます。非常に初歩的な話から始めます。対象者は「テキストマイニングに興味があり、用いられる手法の中身を知りたい（けれど高度な数学は厳しい…）」というビジネスマンや学生さんです。数式は出来る限り「使います」。使わないと意味するところは理解できません。ただし、愚直に数式の一行一行を手計算で順を追って解いていきますし、必要な数学知識はその都度説明し、前提知識は求めませんので「数式出てくるの？じゃあついていけないのでは…」という心配は不要です。この記事の特徴は「機械学習の手法をやたら冗長な数式と過剰なまでの例を用いて、くどくどと同じ話を何度も説明する」ことです。筆者ことあんちべは純文系出身で、数学や統計学、プログラミングは全然学生時代やってこなかった上、業務でも機械学習を使うことなんて皆無、それどころか機械学習なんて言葉は就職してからよう