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GoogleãŒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼å†·å´é›»åŠ›ã‚’40％削減ã€DeepMindã®AIを活用
ç±³Googleã¯2016å¹´7月20日（米国時間）ã€åŒç¤¾ã®AIï¼ˆäººå·¥çŸ¥èƒ½ï¼‰ç ”ç©¶éƒ¨é–€ã§ã‚る「Google DeepMindã€ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’技術を採用ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ã«ãŠã‘るサーãƒãƒ¼ãªã©ã®å†·å´ã«ä½¿ç”¨ã™ã‚‹é›»åŠ›ã‚’40％削減ã§ããŸã¨ç™ºè¡¨ã—ãŸã€‚データセンターã®çœã‚¨ãƒæŒ‡æ¨™ã§ã‚る「PUEã€ã§ã¯15ï¼…ã®æ”¹å–„ã«ç›¸å½“ã™ã‚‹ã€‚ DeepMindã¯ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング（深層å¦ç¿’）ã¨å¼·åŒ–å¦ç¿’を組ã¿åˆã‚ã›ãŸã€ŒDeep Reinforcement Learning（深層強化å¦ç¿’）ã€ã‚’開発ã—ã¦ãŠã‚Šã€åŒæŠ€è¡“ã¯7月20æ—¥ã«å›²ç¢ã®ä¸–界ランã‚ング「Go Ratingsã€ã§ä¸–界一ã«ãªã£ãŸã€ŒAlphaGoã€ã«ã‚‚使用ã•ã‚Œã¦ã„る。今回Googleã¯ã“ã®æŠ€è¡“を採用ã—ã¦ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼è¨å‚™ã®ç¨¼åƒçŠ¶æ…‹ã‚„気候ãªã©ã«å¿œã˜ã¦å†·å´è¨å‚™ã®è¨å®šã‚’最é©åŒ–ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€å†·å´è¨å‚™ã®æ¶ˆè²»é›»åŠ›ã‚’最å°åŒ–ã™ã‚‹AIを開発ã—ãŸã€‚ Googleã¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼å†…ã«æ•°åƒå€‹ã®ã‚»ãƒ³ã‚µ
Pythonã«ã‚ˆã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®æœ€å‰ç·š
2016/2/4 「ソフトウェアジャパン　ビッグデータ活用実務フォーラムã€ã§ã®ãƒ—レゼン資料ã§ã™ã€‚ 主ã«Pythonã§æ›¸ã„ãŸã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã®é«˜é€ŸåŒ–ã®è©±ã§ã™ã€‚タイトルã¨ä¸èº«ãŒãƒžãƒƒãƒã—ãªã„æ„Ÿã˜ãŒã™ã‚‹ã®ã¯è‡ªè¦šã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Read less
機械å¦ç¿’勉強会ã®å®Ÿæ–½ã«ã¤ã„ã¦ï½œã—ã¾ãã‚½ãƒ•ãƒˆç ”ç©¶é–‹ç™ºã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼
ITOCã§ã¯ã€ã€Œäººé–“ã®ã‚‚ã¤â€Ÿå¦ç¿’能力„を機械（計算機）ã«ã‚‚æŒãŸã›ã‚‹ã€ã“ã¨ã‚’目指ã™äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®ä¸€ç ”究分野ã§ã‚る「機械å¦ç¿’ã€ã«æ³¨ç›®ã—ã€ç ”究開発を行ã†äºˆå®šã¨ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ å…ˆé§†çš„ç ”ç©¶ãƒ†ãƒ¼ãƒžã‚’æ¤œè¨Žã™ã‚‹å‰æ®µã¨ã—ã¦ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«èˆˆå‘³ã‚’ãŠæŒã¡ã®çœŒå†…ITä¼æ¥ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã®æ–¹ã€…ã«ãŠé›†ã¾ã‚Šã„ãŸã ãã€ITOCã‚’ä¼šå ´ã«å‹‰å¼·ä¼šã‚’開催ã™ã‚‹ã“ã¨ã¨ã—ã¾ã—ãŸã€‚å‚åŠ ã—ã¦ã¿ãŸã„ã¨ã„ã†æ–¹ãŒã„らã£ã—ゃã„ã¾ã—ãŸã‚‰ITOCã¾ã§ãŠå•ã„åˆã‚ã›ãã ã•ã„。 「機械å¦ç¿’勉強会（仮称）〠ã€é–‹å‚¬æœŸé–“】平æˆ27å¹´12月～平æˆ28å¹´3月åˆæ—¬ ※12月7日（月）14日（月）21日（月）　å„18:30～20:00 ※1月以é™ã¯å‚åŠ è€…ã®çš†ã•ã‚“ã®ã”æ„見をèžããªãŒã‚‰èª¿æ•´ã€‚ ã€å ´æ‰€ã€‘ã—ã¾ãã‚½ãƒ•ãƒˆç ”ç©¶é–‹ç™ºã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ã€€ãã«ã³ãメッセ西棟 4階 ã€è²»ç”¨ã€‘ç„¡æ–™ ã€å†…容】ビジãƒã‚¹ã§æ´»ã‹ã›ã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ツールを約3ヵ月åŠã§å–り組む。 ・12月（毎週月曜12/7,14,21）： ツールSc
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機械å¦ç¿’を用ã„ãŸæ±è¥¿æ—¥æœ¬ã®å¢ƒç•Œç·šæ±ºå®š
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機械å¦ç¿’概論　講義テã‚スト
2015/04/14 åˆæœŸãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ 2015/04/16 ver1.4（å‚è€ƒè³‡æ–™è¿½åŠ ã€kå¹³å‡æ³•ã®è§£èª¬è¿½åŠ ãªã©ï¼‰ 2015/04/20 ver1.5（最大対数尤度関数ã®è©•ä¾¡ã€æ··åˆåˆ†å¸ƒã«ã‚ˆã‚‹ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã‚’è¿½åŠ ï¼‰ 2015/04/21 ver1.6（EM法ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ èª¬æ˜Žã‚’è¿½åŠ ï¼‰ 2015/04/24 ver1.7（ãã®ä»–ã®æ€§èƒ½æŒ‡æ¨™ã‚’è¿½åŠ ï¼‰ 2015/05/19 ver1.8（ギリシャ文å—ベクトルフォントã®ä¿®æ£ã€ãã®ä»–リファクタリング） 2015/05/25 ver1.9（EM法ã®åˆæœŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ç”»åƒã‚’è¿½åŠ ï¼‰ 2015/06/07 ver2.1（セミナー用ã«ä¿®æ£ï¼‰ 2015/06/24 ver2.2（EM法ã®èª¬æ˜Žã‚’è¿½åŠ ï¼‰ 2016/09/01 ver2.3（誤å—ä¿®æ£ï¼‰ 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 UpdateRead less
特徴ベクトル変æ›å™¨ã‚’作ã£ãŸè©± #dogenzakalt
7. å‰å‡¦ç†ã®ãƒ‹ãƒ¼ã‚º • データフォーマットã®å¤‰æ› – 生データをå¦ç¿’器ãŒèªã¿è¾¼ã‚ã‚‹Vectoråž‹ã«å¤‰æ›ã™ã‚‹ • JSONã‹ã‚‰å€¤ã‚’引ããšã‚Šå‡ºã™ • ç”»åƒã‚’ベクトル化ã€ã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚’処ç†ã—ã¦ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«åŒ– – ç•°ãªã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚’手動join • 特徴é‡ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã«ã‚ˆã‚‹ç²¾åº¦æ”¹å–„ – 利用ã™ã‚‹å¤‰æ•°ã®å–æ¨é¸æŠžã€æ¬ æ値ã®å¯¾å¿œã€ç•°å¸¸å€¤ã®é™¤å¤– – 変数ã®ã‚¯ãƒªãƒƒãƒ”ング（最大値ã€æœ€å°å€¤ï¼‰ – 変数ã®ãƒã‚°ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒ«å¤‰æ›ï¼ˆè² ã®å€¤ã®å¯¾å¿œï¼‰ – 変数を演算ã—ã¦ã€ç·šå½¢åˆ†é›¢ã—ã‚„ã™ã„æ–°ã—ã„変数を作る • æ£è¦åŒ–ã€è¶³ã—ç®—ã€å¼•ãç®—ã€å‰²ã‚Šç®—ã€åˆ†æ•£ – bool値を0,1ã«å¤‰æ› – ラベル変数を0,1ã«å¤‰æ›
機械å¦ç¿’や統計ã«é–¢ã™ã‚‹æƒ…å ±åŽé›† - Qiita
本日ã¯å°‘ã—趣å‘を変ãˆã¦ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’や統計ã«é–¢ã™ã‚‹æƒ…å ±åŽé›†æºã«ã¤ã„ã¦ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 機械å¦ç¿’ 機械å¦ç¿’界隈ã®æƒ…å ±åŽé›†æ–¹æ³• http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 ã„ããªã‚Šã§ã™ãŒä¸Šè¨˜ã®è¨˜äº‹ã«æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«é–¢ã™ã‚‹æœ‰åŠ›ãªæƒ…å ±æºãŒã¾ã¨ã¾ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã¾ãšã¯ã“ã“ã‚’å‚考ã«ã™ã‚‹ã®ãŒè‰¯ã„ã‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ãŸã æƒ…å ±ãŒå¤šã™ãŽã§ã™ã®ã§ã€ç†è€…㯠Wikicfp 㨠arXiv.org ã‚ãŸã‚Šã®è«–æ–‡ã€ãã‚Œã«ã¯ã¦ãªãƒ–ックマークをãƒã‚§ãƒƒã‚¯ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã¾ãŸè«–æ–‡ã«ã¤ã„ã¦ã¯æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®è«–文を探ã™ã«ã‚‚良ã„æƒ…å ±ãŒã¾ã¨ã¾ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã¡ã‚‰ã‚‚å‚考ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ 機械å¦ç¿’ã¯æ—¥é€²æœˆæ©ã®ä¸–ç•Œã§ã™ã®ã§ã€æœ€æ–°ã®æŸ»èªæ¸ˆã¿è«–文を追ã£ã¦æ¦‚ç•¥ã ã‘ã§ã‚‚ç†è§£ã™ã‚‹èƒ½åŠ›ã‚’身ã«ä»˜ã‘ã‚‹ã¨è‰¯ã„ã‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 書ç±ã¨ã—ã¦ã¯æ¬¡ã® 2 冊ãŒè–書ã¨ã‚‚言ãˆã‚‹å¿…èªæ›¸ã§ã€æœ¬æ°—ã§æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã‚’ã‚„ã‚ŠãŸã‘ã‚Œã°å¿…ãšå‚考ã«ãªã‚‹ã‹ã¨æ€
統計的機械å¦ç¿’入門 | ä¸å·ç ”究室
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一般å‘ã‘ã®Deep Learning
2. DeepLearning lï¬â€¯ 専⾨門家å‘ã‘ã®æƒ…å ±ã¯ã„ã‚ã„ã‚ãªå ´æ‰€ã§â¼¿æ‰‹ã«â¼Šå…¥ã‚‹ lï¬â€¯ DeepLearning.net lï¬â€¯ Google+ DeepLearning Group lï¬â€¯ ⼈人⼯工知能å¦ä¼š  連載解説「Deep Learning（深層å¦ç¿’）〠lï¬â€¯ å„分野ã®åˆ©ï§â½¤ç”¨â½…方法ã€æ´å²ã€ç†ï§¤è«–ï¥ã€å®Ÿè£…ã«ã¤ã„㦠lï¬â€¯ ç§ã‚‚第3回実装編を書ã„ã¦ã„ã¾ã™ lï¬â€¯ Deep Learningã®è©±ã¯â¼€ä¸€éƒ¨ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’屋å‘ã‘ã®è©±ãªã®ã‹ï¼Ÿ â†’å¦ lï¬â€¯ 今⽇日ã¯â¼€ä¸€èˆ¬å‘ã‘ã«Deep Learningを説明ã—ã¦ã¿ã¾ã™ 2
Random forest - Wikipedia
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ã¯ã˜ã‚ã¦ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ 作者: å°é«˜çŸ¥å®å‡ºç‰ˆç¤¾/メーカー: オーム社発売日: 2011/04/22メディア: å˜è¡Œæœ¬ï¼ˆã‚½ãƒ•ãƒˆã‚«ãƒãƒ¼ï¼‰è³¼å…¥: 6人 クリック: 99回ã“ã®å•†å“ã‚’å«ã‚€ãƒ–ãƒã‚° (9件) を見る ã¯ã˜ã‚ã¦ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ ã¯ã˜ã‚ã¦ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã¨ã„ã†æœ¬ã‚’èªã‚“ã§å¦ã‚“ã ã“ã¨ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¾ã™ã€‚自分ã§ç†è§£ã—ãŸè¨€è‘‰ã¨ã—ã¦ã¾ã¨ã‚ã¦ã„ã¾ã™ã€‚原文ã¨ã¯ç•°ãªã‚‹å¯èƒ½æ€§ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ã¾ãŸãã®ä»–自分ã§å‹‰å¼·ã—ãŸå†…容ã«ã¤ã„ã¦ã‚‚紹介ã—ã¾ã™ã€‚ 機械å¦ç¿’ã¨ã¯ パラメータ調整ã«ã‚ˆã‚‹å¦ç¿’ 帰ç´çš„å¦ç¿’ 教示的å¦ç¿’ 進化的手法ã«ã‚ˆã‚‹è¦å‰‡å¦ç¿’ ニューラルãƒãƒƒãƒˆ 機械å¦ç¿’ライブラリ ãã®ä»–用語 機械å¦ç¿’ã¨ã¯ 「生物ã€ä»¥å¤–ã®ã€Œæ©Ÿæ¢°ã€ãŒå¦ç¿’ã‚’è¡Œã†äº‹ã€‚ éŽåŽ»ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚„ã¨ã‚ã‚‹å±€é¢ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’å¦ç¿’ã—ã¦æ–°ãŸãªå±€é¢ã«å½“ã¦ã¯ã¾ã‚‹æœ‰åŠ¹ãªçŸ¥è˜æ§‹æˆã‚’「汎化ã€ã¨å‘¼ã¶ã€‚ 機械å¦ç¿’ã¯ã‚²ãƒ¼ãƒ ç ”ç©¶ã§ã®é©ç”¨ãŒå§‹ã¾ã‚Šã§ã€äººå£çŸ¥èƒ½ã¨äººé–“ã®å¯¾æˆ¦ã ã£ãŸã€‚ 評価関数ã®è©•ä¾¡å€¤ãŒé«˜ããªã‚‹ã‚ˆã†ãªãƒ‘ラ
「Machine Learning for hackersã€èªäº† - makotoiã®æ—¥è¨˜:from London
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