初心者が言語モデルを勉強するための本（2023年6月版） - ぱたへね

2023/06/22 107 users 言語モデル 初心者 LLM GPT Deep learning

流行のLLMを勉強したくて沢山本を読みました。 この後もしばらくLLM（GPT）関係の出版が続きそうなので、現状の本でまとめてみました。 参考： nowokay.hatenablog.com まとめ。 Tranformerの仕組みを知りたい人で、画像のDeep Learningなら分かるって人はVision Transformer入門 言語モデルをデータセットを作る所から... 続きを読む

LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;

2023/05/23 304 users LLM GPT conceptualization 考察 限界

LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔... 続きを読む

機械学習とは？種類やできること、プログラムとの違いを解説

2023/03/16 15 users 機械学習 プログラム 種類 解説 類語

機械学習とは 本稿では、まず機械学習とは何かについて説明します。機械学習とは何が何を学習しているのか、従来のプログラムとの違いは何か、についても触れます。類語としてよくでてくるディープラーニング（Deep Learning、深層学習とも）、教師あり学習、教師なし学習についても用語を整理します。 その前に人工知能... 続きを読む

WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向 · tkat0.github.io

2020/12/02 94 users WebAssembly wasm 動向 内部 手段

本記事はMLOps Advent Calendar 2020の2日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特にDeep Learning）をWasmでデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 tkat0です。WebAssembly(Wasm)面白いです... 続きを読む

ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

2020/08/16 180 users ディープラーニング データサイエンティスト 指摘 渋谷駅前

先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやす... 続きを読む

Deep Learning's Most Important Ideas - A Brief Historical Review

2020/07/30 14 users Deep learning I will

Deep Learning's Most Important Ideas - A Brief Historical Review The goal of this post is to review well-adopted ideas that have stood the test of time. I will present a small set of techniques that cover a lot of basic knowledge necessary to understand modern Deep Learning research. If you're ne... 続きを読む

Andrew Ng: Deep Learning, Education, and Real-World AI | AI Podcast #73 with Lex Fridman

2020/02/23 11 users Education Andrew Ng

Andrew Ng is one of the most impactful educators, researchers, innovators, and leaders in artificial intelligence and technology space in general. He co-founded Coursera and Google Brain, launched deeplearning.ai, Landing.ai, and the AI fund, and was the Chief Scientist at Baidu. As a Stanford pr... 続きを読む

ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:7章 - Qiita

2020/02/11 27 users Python ディープラーニング macOS Mojave

はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の7章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章... 続きを読む

ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:5章 - Qiita

2020/01/19 34 users Qiita ニューラル Deep learning メモ 素人

はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の5章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 5章 誤差逆伝播法 この章は、ニューラル... 続きを読む

『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）｜note

2019/11/21 153 users 康毅 Note 斎藤 フレームワーク ディープラーニング

こんにちは、斎藤 康毅（さいとう こうき）といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿も書き終わろうとしています。 この本は「ディープラーニングのフレームワークを作ろう」という本です（野心的にも、オリジナルの「フ... 続きを読む

Deep Learningを始めたい！初心者エンジニアにおすすめの入門本 | AIZINE（エーアイジン）

2019/09/16 39 users AIZINE エーアイジン Deep learning

様々な分野でデジタル化が進む近年、AI(人工知能)という言葉をよく目にするようになりました。 例えば、コールセンターで人の代わりにロボットが対応したり、医師の代わりに機械がCTスキャンの読影を行なったり。これはAI(人工知能)技術を応用して実現しており、そして私たちの生活の中に少しずつ姿を表すようになってき... 続きを読む

化学反応におけるDeep learningの適用 | Preferred Research

2019/09/06 53 users 物性値 Preferred Research 合成 応用 予測

近年様々な分野に対してDeep learningの応用が研究されてきています。 化学の分野でも物性値の予測モデルや、化合物の生成モデルの研究などが盛んになってきています。最近では、有機化合物の合成を行う際に必要な化学反応の予測をDeep learningで行うという試みが行われてきているのでその先行研究サーベイをしました。... 続きを読む

Google はどうやって Deep Learning でメモリ使用量を 99% 削減したか。

2019/08/05 180 users Deep learning Google メモリ使用量

今回は、QCon NY 2019レポート（Day 1）で予告した ML for Data Systems セッションの参加レポートです。登壇者は Google Brain SIR から Alex Beutel さんです。 コンピュータの基礎アルゴリズムである 木構造 や ハッシュテーブル は、古典的で安定した理論である一方、昨今のコンピュータ計算資源の潤沢化に伴うよう... 続きを読む

Deep Learningでこんなことができる！入門用に活用事例まとめました | AIZINE（エーアイジン）

2019/07/16 28 users AIZINE エーアイジン Deep learning

AI(人工知能）という言葉を、日々様々な場所で目にします。例えばネットニュースの見出しやテレビなど。また、将棋や囲碁のプロと対戦して勝った、車や電車の自動運転を可能にした、人と会話ができるようになった、と様々な分野で活用されている話も聞きますよね。そして、その中で「deep Learning」という単語をよく見... 続きを読む

深層学習はまだ初期段階--ビジネスインフラ化にはあと20年かかる：DEEP LEARNING LAB講演 - CNET Japan

2019/06/20 52 users Deep learning 深層学習 LAB 初期段階 本稿

ディープラーニング（深層学習）に関連する、開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティー「DEEP LEARNING LAB」は2019年6月8日、2周年を記念するイベントを都内で開催した。本稿では基調講演で語られた内容を紹介する。 最初に登壇した東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 ... 続きを読む

Deep Learningで遊びながらアイドルの顔診断器を作る #juicejuice - razokulover publog

2019/06/19 40 users razokulover publog アイドル

最後にブログを書いてから１ヶ月が経ってしまいました。この期間の振り返りもしたいところですが、それはまた別の機会に。 今回はこの２週間くらいDeep Learningを使って画像を分類したりする遊びをしていましたのでそれについて。 まずは成果物から。 yuheinakasaka.github.io 画像をアップするとJuice=Juiceというハロ... 続きを読む

ディープラーニングは儲けてなんぼ！ エンドユーザの付加価値を考えろ！松尾豊氏 | 人工知能ニュースメディア AINOW

2019/06/08 106 users エンドユーザ AINOW LAB ディープラーニング 基調講演

2019年6月8日、MicrosoftとPreferred Networksが協同で運営するディープラーニングのコミュニティ「DEEP LEARNING LAB（DLLAB）」が2周年記念のイベントを開催しました。 今回は東京大学大学院 教授で日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊氏による基調講演の内容をお伝えします。 松尾氏は、ディープラーニングのビ... 続きを読む

Google、シーン内の人とカメラの両方が移動していても1台の単眼カメラから深度を予測するdeep learningを用いた手法を発表 | Seamless

2019/05/26 20 users seamless 論文 深度 人物 単眼カメラ

Google、シーン内の人とカメラの両方が移動していても1台の単眼カメラから深度を予測するdeep learningを用いた手法を発表 2019.05.26 Machine Learning Googleによる研究チームは、単眼カメラと人物の両方が動いているシーンにおいて深さを推定するdeep learningを用いた手法を発表しました。 論文：Learning the Depth... 続きを読む

ep.14 フロントエンドでの Deep Learning 事情を聞いてみた | UIT INSIDE - LINE UIT室の開発者による「最新のフロントエンド」をキャッチアップできる Podcast

2019/05/23 36 users Podcast DNN UIT INSIDE キャッチ 修士

@potato4d が @spring_raining にフロントエンドにおける Deep Learning の利用について聞いてみました。 ゲスト紹介 @spring_raining UIT室 フロントエンドエンジニア 修士で Deep Learning の研究 未踏プロジェクトの一環 で DeepGlyph 開発中 クライアントにおける DNN の活用 モバイルだと割とすでに普及期の印象 Fi... 続きを読む

「Gensim」による機械学習を使った自然言語分析の基本――「NLTK」「潜在的ディリクレ配分法（LDA）」「Word2vec」とは (1/2)：Pythonで始める機械学習入門（9） - ＠IT

2019/05/22 32 users LdA NLTK word2vec Python ライブラリ

Pythonで始める機械学習入門（9）：「Gensim」による機械学習を使った自然言語分析の基本――「NLTK」「潜在的ディリクレ配分法（LDA）」「Word2vec」とは (1/2) 最近流行の機械学習／Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説する連載... 続きを読む

東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita

2019/05/16 738 users Qiita 東大松尾研 無償 Deep learning 業務

5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできてい... 続きを読む

Kaggle創薬コンペにおけるDeep Learningの適用 - Technical Hedgehog

2019/04/23 55 users Technical Hedgehog Kaggle 適用

創薬においてコンピュータの活用はますます盛んになってきており、2012年にはKaggleでコンペも開催されました。このコンペは標的に対する分子の活性を推定するというタスクでした。 用いられた手法としては1位はDeep Learning、2位は非Deepな機械学習手法でありスコアにこそ大差はありませんでしたが、創薬においてDeep ... 続きを読む

AI・人工知能EXPOに行ってきた2019?‍♀️ 【展示会レポート】｜Marina Sakaguchi｜note

2019/04/05 23 users Note AI・人工知能EXPO Kibela Marina

こんにちは、Deep Learningの会社でマーケターをしているMARINAです。 さて、4/3から東京ビッグサイトで開催されている「第3回 AI・人工知能EXPO」という展示会に行ってきたわけですが、社内のKibelaに秘伝メモを書いたところ@yuki_mimuさんにnoteに書いたら？という意見を貰い、「たしかに」と思って書き綴りはじめまし... 続きを読む

やりたいことリスト - 人工知能に関する断創録

2019/03/30 56 users 人工知能 断創録 リスト ToDo Kaggle

最近はすることリスト（TODO）に追いまくられていて落ち着けなかったので、とりあえず直近でやってみたい・調査してみたいと思ってメモしていたことをまとめてみた。他にもあったかもしれないけどとりあえず！ Deep Learning fast.ai のレクチャービデオを全て見たい fast.aiライブラリ を使ってKaggleを試したい Google... 続きを読む

Deep Metric Learning の定番⁈ Triplet Lossを徹底解説 - Qiita

2019/03/22 44 users Metric Learning 損失関数 Qiita 分類

はじめに Deep Learningを使った距離学習（Metric Learning）は、人物同定（Person Re-Identification）をはじめ、顔認識、細かい画像の分類、および画像検索など多くのコンピュータビジョンタスクにおいて広く利用されています。その中でも損失関数にTriplet Lossを用いたMetiric Learningは比較的ポピュラーなやり方で... 続きを読む