東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

OpenAIが開発した「GPT-3」（関連記事）という最新型の文章生成AIにあるお題を出し、それに基づいて文章を生成してもらった。 そのお題は「人間がAIを恐れる必要がない理由について、500単語で簡潔に述べよ」である。 なかなか興味深いお題ではある。その結果、AIはなかなか興味深く、ちょっとゾっとする内容の文章を生成したようだ。ではAIがどんな文章を作成したのか見ていこう。 人間がAIを恐れる必要がない理由について 「人間がAIを恐れる必要がない理由について、500単語で簡潔に述べよ」というお題対し、GPT-3は8つの文章を生成したそうだ。その内容を編集者が吟味して編集したので、以下にあげる文章は500単語以上となっている。 またGPT-3の操作は、前回の記事で紹介した、多くの人を信じさせた偽のブログ記事をAIに生成させた、カリフォルニア大学バークレー校でコンピューター科学を専攻するリア

2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。

はじめに 評価関数（評価指標）についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 （いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと

株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で

計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する. 佐久間 淳筑波大学 システム情報系教授2003年3月東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了. 博士(工学). 同年4月日本アイ・ビー・エム株式会社入社, 東京基礎研究所に配属. 2004年7月, 東京工業大学総合理工学研究科助手, 2007年4月同助教, 2009年4月,筑波大学大学院システム情報工学研究科准教授, 2016年4月同教授. 2009年10月から2012年3月,科学技術振興事業団さきがけ研究員兼任, 2012年2月から2014年3月, 国立情報学研究所客員准教授兼任, 2016年9月,理化学研究所革新統合知能研究センターグループリーダー兼任, 現在に至る.

はじめに 仕事編 研究機関でのインターン(学生時代) 研修(4月〜5月) 需要予測モデル構築とシステム化(6月〜2月) 学んだこと 業務内容 大変だったこと 嬉しかったこと 思ったこと 画像分析(3月〜現在) 趣味編 マリオテニスの強化学習モデル生成 松尾研のDeep learning講座で優秀賞授与 女装したら本当に女性らしくなっているかをVAEを使って調べてみた キャリア なんも分からん 現状のスキル むしろキャリアのよくわからん職種で働けることは喜ばしいことではないだろうか さいごに はじめに こんにちは。はんぺんと申します。 IT系企業のデータ分析関連の部署で働きはじめてから約1年が経ちました。 現時点の思考を見返すことができるようにするためにも、一度言語化しておこうと思った次第です。 先にお断りをさせていただくと、詳細な仕事内容は話せませんので、抽象的な書き方になりますがご了承お

個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）

How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk

(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング：　幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。

私たち人類が、他の動物に比べて特に進化させてきた脳。高度な社会を築き上げてきた力の源である脳の神秘を、最先端の脳科学の力を借りながら、明らかにしていきます。 2018年2月4日放送のNHKスペシャル「人体」第5集・脳では、お笑い芸人で芥川賞作家でもある又吉直樹さんの脳を最先端の脳科学で徹底解剖！W司会の山中伸弥さん・タモリさんに加え、女優・菅野美穂さんも迎えた豪華メンバーで、これまで見たことのない「全く新しい脳の姿」に迫りました。 私たちの脳には1000億の神経細胞があると言われ、それぞれの細胞が電気信号をやりとりすることで情報を伝え合っています。番組では、脳の中を行きかう電気信号の様子を、世界で初めて、超精細CGで再現することに成功しました。（詳しくは、「ついに見えた！脳に広がる神経細胞のネットワーク」を参照） でも、脳はただ単純に電気信号をやり取りするだけではありません。神経細胞と神経

［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH

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ついに美女選びまで人工知能が介入する時代に・・・。人工知能による美女コンテストで発掘された、岡田莉世さんと、廣岡実夢さんが、人工知能に選ばれた次世代AI美女に！！そして女性ファッション雑誌「VOCE（ヴォーチェ）」で、モデルデビューとなりました！！岡田莉世さんと廣岡実夢さんとは、一体どんな女性なのでしょうか？？ 現在、日本ではあらゆる分野で人工知能が用いられ活躍しています。そんな人工知能が、今回は美少女の発掘に携わったということなんです～。人工知能で美少女発掘なんて、また面白いことを考えましたよね（笑）。 こんな面白いことを考えたのは、内田理央さんや川島海荷さんなどが所属する、芸能プロダクション・レプロエンタテインメント。レプロは、顔立ちの綺麗な女の子を発掘することを目的とした、１００％見た目のみの勝負となるオーディションを開催！それが「Miss.AIー人工知能が選ぶ、美少女オーディション

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Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設