機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 - freee Developers Hub
こんにちは。freee 共同創業者 CTO の横路です。 freeeは現在、「スモールビジネスに携わるすべての人が創造的な活動にフォーカスできるよう」というミッションのもと、テクノロジーによる中小ビジネスのバックオフィス効率化とデータドリブンな経営意思決定支援を実現すべく、スモールビジネスAIラボチームを立ち上げて活動しています。 その中で、サービス・プロダクトづくりをリードし顧客に価値を届けてきたソフトウェアエンジニアこそ機械学習を学び、顧客の課題解決のいちオプションとして身につけはじめるべきだという実感を得たので、エンジニアリング対象としての機械学習について紹介します。 サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 サービス開発で顧客に価値を届けるソフトウェアエンジニアこそが機械学習を学ぶべきだと思う理由は、以下の3つです。 サービスが対象としているトピックについて 深いド
機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない人のために - Qiita
要約 機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない。 → まずは機械学習の全体像を調べて、自分が解きたい問題にあった分野の見当をつけよう！ 投稿の目的 機械学習について、自分の学習記録を投稿いたします。 学習記録とは書いていますが、ただの備忘録ではなく、以下の目的から誰かに読んでいただくことを想定しています。 自分の解釈についてフィードバックを得たい。 自分の考えをわかりやすく人に伝える力を付けたい。 せっかくだし、自分と同じ内容を勉強している人には役立ててもらいたい。 はじめに これは機械学習以外にも言えることですが、専門技術というのは理論と実践が１セットになっています。 この両輪を回して初めて専門技術を習得することができます。 そして、理論と実践を修めるには大きく２つのアプローチ方法があります。 先に理論を修め、それを実問題に適用する人（理論（1）→実践先（N）） 先に
グーグル、オープンソースの自然言語フレームワーク「SyntaxNet」をリリース
Boaty McBoatface、こちらが「Parsey McParseface」だ。 Boaty McBoatfaceは結局、英政府の新しい極地調査船の名称にはならなかったが、それでも技術大手Googleは、それをもじった独自の名称を新たにオープンソース化された同社の英語構文解析器に採用することにした。 より正確に言うと、Googleは米国時間5月12日、「TensorFlow」で実装されたオープンソースの同社自然言語フレームワーク「SyntaxNet」をリリースした。12日にリリースされたのは、新しいSyntaxNetモデルのトレーニングに必要なすべてのコードと、基本的にSyntaxNet用の英語プラグインであるParsey McParsefaceである。 Googleによると、SyntaxNetは、「Google Now」の音声認識機能など、同社の自然言語理解（Natural Lan
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
Coursera を利用した機械学習勉強会 - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 はてなでは、 BrandSafe はてな や、はてなブックマーク のカテゴリ分類など、様々なところで機械学習を利用していますが、今月の初めより、 Coursera の機械学習のコースを参加者全員が修了する ことを目的とした勉強会を開催しています。 今回は、その機械学習勉強会についてご紹介します。 機械学習の学習をするうえでの課題 機械学習は、独力で勉強するのが難しい分野です。 教科書を一人で読み通すのは大変でしょうし、体系的な知識を得るのはさらに困難です。 各地で機械学習の輪読会が開かれているようですが、 発表の準備が大変 参加者に詳しい人がいないと、わからないまま終わってしまう箇所がある 参加者の理解度を測るのが難しい 発表を聞いているだけだと、身につかない（実体験として） といった課題があります。その点、 Course
あきんどスシロー様とAmazon Machine Learningを用いた待ち時間予測の精度向上を実施しました ｜ Developers.IO
株式会社あきんどスシロー様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning(以下、Amazon ML)を用いて、機械学習を用いた店舗混雑時の待ち時間予測の精度向上に取り組んでいます。 直近の取り組みでは、今までの方法では予測が困難であった一部の店舗に対して新手法で予測を行い、精度を向上することができました。今回はこちらの取り組みについて紹介したいと思います。 概要 券売機やスシローアプリなどに表示される入店までの待ち時間を予測するため、チケット情報・店舗の状態などからデータ分析を行い、特徴を抽出した上で機械学習を行いました。 各店舗では既に待ち時間予測のための仕組みが導入されていますが、商業施設内などの一部の店舗ではユーザが他店舗とは異なる行動をするため、別の切り口から予測を行う必要がありました。 今回は、この一部店舗を対象にTableauを用いてチケットデータ等の
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表 米マイクロソフトは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「World Partner Conference 2015」で、ビッグデータの保存、管理、分析、機械学習、表示の一連の機能を統合したMicrosoft Azureの新サービス「Cortana Analytics Suite」を発表しました。 サティア・ナデラ氏「Cortana Analytics Suiteは、組織内のすべてのデータをネイティブフォーマットのまま保存し、それをさまざまな仕組み、ストリーム分析や機械学習やSQLやMapReduceなどで分析できる」 Cortana Analytics Suiteは、Microsoft Azureのさまざまな機能を統合しています。例えば、データの保存に「Azure Data
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
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
AWS News Blog
Join AWS Hybrid Cloud & Edge Day to Learn How to Deploy Your Applications in the Everywhere Cloud In his keynote of AWS re:Invent 2021, Dr. Werner Vogels shared the insight of how “the everywhere cloud” is bringing AWS to new locales through AWS hardware and services and spotlighted it as one of his tech predictions for 2022 and beyond in his blog post. “What we will see in 2022, and even more […]
「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
機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
【翻訳】Amazon Lambdaを使った機械学習 | POSTD
はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロト […]はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロトコル）やThingFabric（訳者注：2lementry社のIoTプラットフォーム）と共にどのように稼働するかを我が社の数名のエンジニアが検証しました。私も、IoT（モノのインターネット）においてLambda内でニューラルネットワークがどのように機能するのかを確かめるため、実際に使用してちょっとした実験を行ってみることにしました。私たちのCEOであ
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機械学習を用いた東西日本の境界線決定
機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭( ･ㅂ･)و ̑̑ 
Spark MLlibではじめるスケーラブルな機械学習
機械学習によるデータ分析まわりのお話
