（データを扱う）ビジネスマン全てにおすすめの本 - HELLO CYBERNETICS

2021/03/07 22 users データ おすすめ

はじめに データ分析：実用系 Kaggleで勝つデータ分析の技術 ウェブ最適化ではじめる機械学習 データ分析：因果推論 入門 統計的因果推論 計量経済学 大人の教養 世界標準の経営理論 科学的に正しい筋トレ 最強の教科書 落合務のパーフェクトレシピ はじめに 今回は、特にドメインを指定せず、読むと間違いなく誰にでも... 続きを読む

強化学習に出てくるベルマン方程式を理解しよう - HELLO CYBERNETICS

2019/09/22 161 users 離散化 評価関数 ヘルマン 最後 概要

はじめに ベルマン方程式の概要 最適制御と評価関数 最適制御 評価関数 価値関数 ベルマンの最適性原理 ベルマン方程式 価値関数の離散化 状態の時間発展再訪 ベルマン方程式 まとめ 最後に はじめに 強化学習の基礎に置かれている「ベルマン方程式」について、言葉は知っているが実はちゃんと理解していないという方は... 続きを読む

ディープラーニングは自動で特徴を抽出してくれる？ - HELLO CYBERNETICS

2019/06/22 41 users ディープラーニング ニューラルネットワーク 自動 特徴 人手

はじめに 特徴抽出とは ニューラルネットワークによる特徴抽出 深層学習は特徴抽出を自動で行うのか 補足：本当に自動機械学習に向けて はじめに 未だに強く主張されることの多い「ディープラーニングは人手の特徴抽出作業を自動で実施してくれる」という話。 このことについては肯定も否定もしないというのが私の立場で... 続きを読む

ガウシアンプロセスを使ってみたい人への最低限の知識 - HELLO CYBERNETICS

2019/05/21 26 users 最低限 知識

はじめに ガウス過程の構成要素 パラメータの周辺化消去 カーネル関数 ガウス過程 ガウス過程回帰 ガウス過程分類 最後に はじめに 下記の記事の通り、非常に良いガウス過程の日本語書籍が出版されました。その気になればガウス過程を誰でも勉強できるようになったという素晴らしい状態です。 www.hellocybernetics.tech... 続きを読む

【書籍紹介】ガウス過程と機械学習 - HELLO CYBERNETICS

2019/03/25 15 users ガウス過程 ガウス分布 線形回帰モデル 目次 機械学習

はじめに 目次とコメント 0章 たった５分でガウス過程が分かってしまう 1章 線形回帰モデル 2章 ガウス分布 3章 ガウス過程 4章 確率的生成モデルとガウス過程 5章 ガウス過程の計算法 6章 ガウス過程の適用 7章 ガウス過程による教師なし学習 ガウス過程のライブラリ GPy GPyTorch GPflow はじめに 既に機械学習界隈の... 続きを読む

TensorFlow2.0 Preview版が出ました！ - HELLO CYBERNETICS

2019/01/12 23 users

TensorFlow 2.0発表！ コード周辺の変更 tutorial TensorFlow 2.0発表！ ついに動きがありましたね。APIは下記で見ることが出来ます。名前空間がスッキリしていることに気づくはずです。 www.tensorflow.org v1.12.0からv2.0へコードを書き換えるためのツールも整備されていく模様です。 tensorflow/tensorflow/tools/co... 続きを読む

Optunaでハイパーパラメータチューニング - HELLO CYBERNETICS

2018/12/22 39 users ニューラルネットワーク Optuna 引数 関数 実装

はじめに：Optunaとは 使い方 インストール 最適化問題の例 問題設定 最適化 最適化の結果 ニューラルネットワークのハイパーパラメータチューニング 問題設定 実装 ハイパーパラメータを引数に取り、ニューラルネットワークを構成する関数 ハイパーパラメータを引数にとり、最適化手法を返す関数 ハイパーパラメータを... 続きを読む

確率的プログラミング言語 TensorFlow Probability【高レベルAPI、`tfp.glm`の紹介】 - HELLO CYBERNETICS

2018/10/30 158 users TFP Inference gLm API プログラミング言語

はじめに APIの全体像 Layer 0 : TensorFlow Layer 1 : Statistical Building Blocks Layer 2 : Model Building Layer 3 : Inference techniques Layer 4 : Pre-built models + inference 高レベルAPItfp.glmの紹介 提供されている一般化線形モデル（GLM） ●class Bernoulli ●class BernoulliNormalCDF ●class Poisson ●... 続きを読む

大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS

2018/09/19 256 users TPU GPU プラットフォーム その他

はじめに TensorFlow2.0がもうすぐ来るよ！ APIs High level APIs Eager Exexution Reference Models Contribの扱い プラットフォーム TensorFlow Lite TensorFlow.js TensorFlow with Swift パフォーマンス Distributed TensorFlow CPU、GPU、TPUの最適化関連 その他のパッケージ TensorFlow Probability Tensor2Tensor... 続きを読む

機械学習の分野別概要【ディープ〜ベイズ】 - HELLO CYBERNETICS

2018/08/07 38 users ディープラーニング 機械学習 分野 最後 ツール

はじめに ディープラーニング 概要 方法論 ツール 伝統的機械学習 概要 方法論 ツール ベイズ機械学習 概要 方法論 ツール 最後に はじめに 今回は機械学習のいろいろな分野（便宜的に分けているだけですが）についてそれぞれ概要とツールをまとめておきたいと思います。具体的には以下の３つに分けて書いています。 デ... 続きを読む

素人流：コンピュータ・サイエンスの基本知識を取り揃える書籍 - HELLO CYBERNETICS

2018/08/06 336 users アルゴリズム ソフトウェア工学 決意表明 実質 セキュリティ

はじめに データ構造のアルゴリズム コンピュータ・アーキテクチャ ネットワーク セキュリティ ソフトウェア工学 最後に はじめに 謎のタイトルを掲げていますが、実質は私の決意表明と書籍の紹介になりますのでご留意ください。 ちなみにこの記事ではコンピュータ・サイエンスのすべての分野に精通することは不可能だと... 続きを読む

【機械学習を基本から丁寧に】TensorFlow Eager Executionで単回帰の実行 - HELLO CYBERNETICS

2018/06/26 24 users 単回帰 実行 機械学習 基本

理屈編 問題設定 損失関数 損失を小さくする勾配法 損失の減少はいつ終わるのか 実践編 必要なライブラリの準備 問題設定 モデルの設計と損失関数 tf.keras.Modelクラスでモデルの雛形を作る 損失関数 勾配の計算 パラメータの更新 実験 初期状態のモデル 学習後のモデル 本当に学習は上手く行ったのか コード全体 理屈... 続きを読む

活性化関数を特徴空間で見てみた【ニューラルネット基本の基本】 - HELLO CYBERNETICS

2018/06/04 19 users bookmark follow 活性化関数 ML_deep

2018 - 06 - 04 活性化関数を特徴空間で見てみた【ニューラルネット基本の基本】 人工知能 人工知能-ディープラーニング Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 特徴空間でデータの変換を見る データの準備 行列で変換してみる シグモイド活性化関数を通してみる ReLU活性化... 続きを読む

【いつの間にか進化してた！】TensorFlowのKerasの様々な使い方 - HELLO CYBERNETICS

2018/05/28 56 users TensorFlow Keras bookmark 人工知能

2018 - 05 - 28 【いつの間にか進化してた！】TensorFlowのKerasの様々な使い方 人工知能 人工知能-TensorFlow Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに これまで通りの使い方 Kerasと言えばコレ：Sequential 少し発展版：Modelによる... 続きを読む

初学者が機械学習の勉強を進めるためには必ず手を動かす - HELLO CYBERNETICS

2018/05/28 89 users 初学者 機械学習 bookmark 勉強 ML_deep

2018 - 05 - 28 初学者が機械学習の勉強を進めるためには必ず手を動かす 人工知能 人工知能-機械学習 プログラミング Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket 機械学習に必要な知識 ネット上の様々な意見 機械学習への携わり方と必要な数学 具体的に勉強を進める 簡単な問題で動作を確認 ... 続きを読む

Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 - HELLO CYBERNETICS

2018/05/20 123 users 書籍 Pytho TensorFlow bookmark 雑談

2018 - 05 - 21 Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 雑談 雑談-書籍紹介 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 Pytho... 続きを読む

ディープラーニングのハイパーパラメータ自動調整の概要 - HELLO CYBERNETICS

2018/02/10 112 users ディープラーニング bookmark 概要 ガウス過程 関数

2018 - 02 - 10 ディープラーニングのハイパーパラメータ自動調整の概要 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに ハイパーパラメータ自動調整の概要 学習という関数 グリッドサーチ 関数近似器（ガウス過程）による方法 メタヒューリスティック最適化 強化学習 まとめ ライブラリ... 続きを読む

【書評】ベイズ推論による機械学習入門 - HELLO CYBERNETICS

2018/01/20 27 users ベイズ推論 bookmark 書評 follow 機械学習入門

2018 - 01 - 20 【書評】ベイズ推論による機械学習入門 雑談-書籍紹介 人工知能 人工知能-機械学習 数学 数学-確率・統計 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket ベイズ推論による機械学習入門の内容 本の中身の概要 機械学習とベイズ学習 基本的な確率分布 ベイズ推論による学習と予... 続きを読む

機械学習関連を取り扱うはてなブログを探してみた - HELLO CYBERNETICS

2017/09/21 53 users bookmark 機械学習関連 follow ML_deep

2017 - 09 - 21 機械学習関連を取り扱うはてなブログを探してみた 雑談 雑談-ブログ関連 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 自然言語処理の深遠 作って遊ぶ機械学習 六本木で働くデータサイエンティストのブログ  人工知能に関する断創録 数学、ときどき統計、ところにより... 続きを読む

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

2017/09/21 493 users ディープラーニング 応用 ニューラルネット bookmark

2017 - 09 - 21 ディープラーニングの応用のための具体的方針まとめ 人工知能 人工知能-ディープラーニング Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket 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... 続きを読む

機械学習・深層学習Q&A - HELLO CYBERNETICS

2017/08/07 22 users 機械学習 bookmark follow ML_deep

2017 - 08 - 08 機械学習・深層学習Q&A 人工知能 人工知能-機械学習 人工知能-ディープラーニング Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket もうこれだけは絶対に把握しておいてください！ ってものだけ。 学問周り Q：機械学習ってなんですか？ Q：統計学との違いはなんですか？ Q... 続きを読む

機械学習・ディープラーニング・強化学習・ベイズを学べる無料講座 - HELLO CYBERNETICS

2017/07/21 422 users ベイス ディープラーニング 機械学習 強化学習 follow

2017 - 07 - 22 機械学習・ディープラーニング・強化学習・ベイズを学べる無料講座 雑談 雑談-IT関連 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに ここでは、機械学習、ディープラーニング、強化学習、ベイズを 無料で学ぶことのできる オンラインリソースを項目ごとにまとめておきま... 続きを読む

【API,サンプルコード,使い方】TensorFlowの参考リンク、記事まとめ - HELLO CYBERNETICS

2017/07/03 57 users TensorFlow bookmark ML_deep

2017 - 07 - 04 【API,サンプルコード,使い方】TensorFlowの参考リンク、記事まとめ Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 記事まとめ TensorFlow1.2.0の変更点 IntelによるCPUの最適化 Building and Installing T... 続きを読む

【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS

2017/06/25 261 users bookmark follow ディープラーニング 雑談 内容

2017 - 06 - 25 【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 雑談 雑談-書籍紹介 人工知能 人工知能-ディープラーニング Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket 最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリ... 続きを読む

識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説 - HELLO CYBERNETICS

2017/06/09 19 users 生成モデル bookmark 解説 follow 共通

2017 - 06 - 08 識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説 人工知能 人工知能-機械学習 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 記事の目的：共通の認識を持てるようにするため なぜパターン認識と機械学習を引用するか 機械学習の目的 分類問題と回帰問題 分類問題について... 続きを読む