[B! MachineLearning] 松尾 豊 on Twitter: "それから、スタートアップはすごく真面目に一所懸命頑張っているので、文春さん邪魔しないで！ https://t.co/0XZxSdmbqV"

2021/06/16 7 users 松尾 政治 経済 https 文春さん

政治と経済 松尾 豊 on Twitter: "それから、スタートアップはすごく真面目に一所懸命頑張っているので、文春さん邪魔しないで！ https://t.co/0XZxSdmbqV" 続きを読む

IT初心者がAmazon Forecast を使ってシャンプーの売上傾向を予測【誰でも出来る】 - Qiita

2020/01/08 14 users Qiita Problem AWS 予測 シャンプー

Help us understand the problem. What is going on with this article? はじめに 2020年！AIぽいことしたいなーということでAWSのMachineLearningらしいサービスを使ってみました。 初心者さん、機械学習が詳しくない方でも使えるので、その使い方を分かりやすくご紹介していきます！ Amazon Forecastとは？ 過去の何ら... 続きを読む

[D] Google Translate "happy to see hong kong become China" : MachineLearning

2019/06/15 10 users Google Translate

Some more data: I was wondering if the ungrammatical "becomes" (extraneous s) in the video was involved, but "disappointed...become..." is currently reproducing the bad translation for me. Screenshot The interface seems to provide a hint if you compare how it works to a different case that appear... 続きを読む

MachineLearning - わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita

2015/12/14 363 users LSTM Qiita リカレントニューラルネットワーク 動向

Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong-Short Term Memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在... 続きを読む

MachineLearning - 協調フィルタリングでアイテムの推薦をする - Qiita

2015/01/09 54 users Qiita 協調フィルタリング 推薦 アイテム

みな味の好みがバラバラで、同じメニューでも人によって採点が高かったり低かったりしているようです。 似ている人を探す 何らかの対象に対して人々の評価が集まったとき、その傾向が似ている程度を決定する基準が必要になります。これを 類似性スコア (Similarity score) と言います。類似性スコアの算出にはさまざまな方法がありますが、上記の集合知プログラミングではユークリッド距離とピアソン相関係... 続きを読む

量子コンピュータと量子通信 - 量子コンピュータが超高速である原理と量子論とそれに至るまでの科学哲学史をゼロからわかりやすく解説 - Qiita

2014/11/20 443 users kenokabe Qiita 量子コンピュータ 量子論 原理

量子コンピュータが超高速である原理と量子論とそれに至るまでの科学哲学史をゼロからわかりやすく解説量子コンピュータと量子通信(5)量子コンピュータ(1)人工知能(5)MachineLearning(48)A.I.(2)kenokabeが2014/11/11に投稿(2014/11/19に編集)編集履歴(53)編集リクエストを作成する これは連載記事です。 これは連載記事で、順次更新されますが、ページを... 続きを読む

MachineLearning - 機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita

2014/04/09 370 users Qiita arXiv.org kisa12012 筆者 論文

機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文につい... 続きを読む