2024年6月13日に大阪大学大学院 情報科学研究科で行った「情報科学特別講義Ⅰ」の講義資料です。 https://www.ist.osaka-u.ac.jp/japanese/news/newsDetailNews.php?id=308

Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

関連キーワード Gartner | 機械学習 ポイントは「見方を変える」こと AI（人工知能）への期待が再び高まっている。 投資企業Andreessen Horowitzの設立者マーク・アンドリーセン氏は次のように話す。「今回はこれまでとは違うと評価している。AIテクノロジーは、現実的で細部まで配慮された方法で機能し始めている」 サンフランシスコで開催された「Spark + AI Summit」での講演で、アンドリーセン氏はこれまで少なくとも5回のAIハイプサイクルがあったと話した。ハイプサイクルとは調査会社ガートナーが提唱する技術の成熟度などを表した図である。AIが進化する過程では、テクノロジーの小さな進化が過度な期待を生み、実際にはその期待に及ばないという現象を繰り返してきた。 併せて読みたいお薦め記事 進化するAI 女子高生AI「りんな」は人間に投資信託を買わせることができるか？ 2

この投稿は米国時間 8 月 30 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 Tensor Processing Unit (TPU) は、機械学習の計算処理のために Google がゼロから開発したカスタム LSI （ASIC）です。Google 翻訳、フォト、検索、そして Gmail 等の主要な Google サービスの運用を支える基盤技術です。Google Cloud では、機械学習を利用するエンジニアやデータサイエンティストに向けて、この TPU の能力をスケーラブルで使いやすいクラウドサービスとして提供する  Cloud TPU を提供しています。今年 6 月にサンフランシスコで開催された Google Next ‘18 では、無償トライアルを含むすべてのユーザーに向けて Cloud TPU v

4. ビジネス面の制約条件を考える • 「人工知能で何とかしてください」 • この案件はどのタイプの利益モデルか？ • 人間のリプレイスが目的なので、人間より精度が高ければよい？ • 今の人間の精度は95%位なので、それよりも精度が高くなければ使えない • 今の人間の精度は60%位なので、それよりも精度が高くなければ使えない • 60%であれば、簡単なルールベースや画像処理で到達できる可能性が高い • 機械学習を使わなくても改善が出来る • 要求される精度次第で、使う技術が異なる • 自らの立ち位置によって、精度売上曲線の意味が変わってくる • 内製と下請け 5. YahooとGoogle • Yahooは自社の検索ビジネスをロジスティック型だと思い込んでいた • これ以上投資しても売上が増えないと思っていた • http://blog.livedoor.jp/lionfan/archiv

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお

第2期電王戦第2局姫路城での対局シーン。将棋界の最高峰である名人位の佐藤天彦九段が負けたことで、タイトル保持者でもコンピューター将棋ソフトには敵わないという認識となった。 5月20日、兵庫県・姫路城で行なわれた第2期電王戦第2局で佐藤天彦名人に完全勝利したことで、日本将棋連盟もコンピューター将棋ソフトがプロ棋士のレベルを超えていると認めざるを得なくなった。電王戦は2012年に第1回が開催されたが、2015年には一度「FINAL」と銘打ったものの、同年に「叡王戦」という新棋戦を発足し、叡王戦の優勝者はコンピューター将棋の頂点を決める電王トーナメントの優勝者と電王戦として対局することになった。 結局、2016年以降は1度もプロ棋士がコンピューター将棋ソフトに勝つことはできず、今後も勝てる見込みも低くなったということで、「役割は終えた」と主催するドワンゴの川上会長が終了宣言をした。ただ、叡王戦は

IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も

（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl

Product updates, customer stories, and tips and tricks on Google Cloud Platform

Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま

Are you still building data pipelines with Java and Python? Are you curious about the current buzz in the Big Data community surrounding Scala as a data processing environment? In this talk I'll discuss how Spotify migrated its music recommendations pipeline from Python to Scala. I'll dive into the language specific features that make Scala the ideal candidate for big data processing as well as hi

https://github.com/yahoo/samoa Machine learning and data mining are well established techniques in the world of IT and especially among web companies and startups. Spam detection, personalization and recommendations are just a few of the applications made possible by mining the huge quantity of data available nowadays. However, “big data” is not only about Volume, but also about Velocity (and Vari

1. Jubatusのリアルタイム分散 レコメンデーション 2012/02/25@TokyoNLP 株式会社Preferred Infrastructure 海野  裕也 (@unnonouno) 2. ⾃自⼰己紹介 l  海野 　裕也  (@unnonouno) l  unno/no/uno l  ㈱Preferred Infrastructure 研究開発部 l  検索索・レコメンドエンジンSedueの開発など l  専⾨門 l  ⾃自然⾔言語処理理 l  テキストマイニング l  Jubatus開発者