GCPUG Fukuoka 5th 〜Machine Learning 祭〜 https://gcpugfukuoka.connpass.com/event/46049/ で使った資料です

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 結構IT業界に長く居座っておりますが、この雑誌は初めて購入しました。 Interface(インターフェース) 2017年 03 月号 よく見ると表紙のど真ん中にやや小さいフォントでTensorFlowと書かれているのがわかります。 ##この雑誌の6割(90ページ)ぐらいがTensorFlowの記事になっています 表紙にも大きくGoogle人工知能と別の表現で書かれているものの、ここまでTensorFlow三昧に仕上がっているとは思いませんでした。 立ち読みだけのつもりがつい購入してしまいましたので、軽く紹介させて頂きます。 尚、表示には

人工知能（ＡＩ）とお笑い芸人が大喜利で対決する「緊急会見！人工知能の出現で脅かされるお笑い界！〜どうする？どうなる？お笑い芸人〜」が２０日、東京都渋谷区のよしもと∞ホールで開かれ、芸人側が敗北する波乱があった。 対決したのは、お笑い用ＡＩ「大喜利β（ベータ）君」と、若手お笑いコンビ「ニューヨーク」の嶋佐和也（しまさ・かずや）と、屋敷裕政（やしき・ひろまさ）。審査員は、お笑い芸人の千原ジュニアと、同イベントをよしもとクリエイティブ・エージェンシーと共催したＩＴ企業「ワークスアプリケーションズ」の牧野正幸ＣＥＯが務め、千原ジュニアが「お題」を出す役目も務めた。 ニューヨークの２人は、千原ジュニアから「負けたらコンビ名を『ニューヨーク』から『シリコンバレー』に改名を」とプレッシャーをかけられ、ＡＩと対戦。「こんな東京五輪はいやだ」のお題に対し、ＡＩは「聖火の代わりに千葉燃やす」と回答し、会場に集

Googleが開発者・製作者などのメイカーコミュニティに対して、どんなスマートツールを開発するべきか尋ねるアンケートを実施しています。Raspberry Pi財団も、Raspberry Piで使用可能なGoogleの機械学習や人工知能技術を使用できるツールが開発されるよう、ブログでGoogleのアンケートへの回答を呼びかけています。 Help Google develop tools for Raspberry Pi - Raspberry Pi https://www.raspberrypi.org/blog/google-tools-raspberry-pi/ Google brings AI to Raspberry Pi - BBC News http://www.bbc.com/news/technology-38742762 Googleはこれまで機械学習・IoT・ウェアラブル

このコースは、アプリケーション開発者を対象とした機械学習の講座です。 アプリケーション開発者であれば、当然「機械学習をアプリケーションの中で活用したい」と考えていると思います。しかし、そのためには機械学習「だけ」を学ぶだけでは足りません。 実際のサービスで使用しようと思えば、機械学習のプログラムをどのように設計・テストし、管理するのかといった点も問題になります。そして、導入した後の運用・保守といった観点も欠かせません。 本講座では、機械学習そのものの説明はもちろんですが、こうした機械学習をアプリケーションの中に組み込むための実践的な方法・プロセスまで解説します。 全7セクションとなっており、各セクションは数十分と比較的短い講義から構成されます。短時間で、実務で得られたノウハウを含めてお伝えしたいと思います。 あなたのアプリケーションを、機械学習で変革するための一助となると思います。

前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。

機械学習や深層学習を学ぶ上で、数学は言語である 線形代数学 行列とベクトルは連立方程式を解くための記法 機械学習での活躍 どこまで学ぶか 最適化数学 学習とは 教師あり学習 教師なし学習 最適化を行う際の重要ワード「正則化」 どこまで学ぶ必要があるか 確率・統計 最低限知っておくべき定理や性質 最低限知っておくべき推定法 確率分布には見慣れるしかない 何に役立つのか 情報理論 情報を確率で記述する 何に役立つのか 情報幾何学 発祥は日本 機械学習での役割 海外での方が有名？ 機械学習や深層学習を学ぶ上で、数学は言語である 以前、学びたい機械学習のレベルに応じて、どんな数学が必要になってくるのかを紹介しました（以下の記事）。 s0sem0y.hatenablog.com そのときにも述べましたが、数学というのは何らかの操作を非常に簡潔に表現してくれます。要するに情報をギュッと圧縮して伝える手

機械学習を勉強する際にぶつかる最大の壁は数学です。 機械学習に必要な数学をリストアップし、いつでも参照できるようにまとめておきたいと思います。 数学の必要性と手順 数学は世界共通の言語 機械学習をやる上で厳密な数学は必要なし レベル別、必要な数学 機械学習の処理が具体的にどんな計算をしているのかが分かる 機械学習アルゴリズムの導出は追えなくとも、その手法の狙いが分かる 機械学習のアルゴリズムの導出を追い、アルゴリズムの理屈を理解する 行列の計算公式をまとめてあるpdf 数学の本に関して 数学の必要性と手順 数学は世界共通の言語 冒頭で述べた通り、機械学習で何をやっているのか分からない！となるのは大抵数学がわからないからです。もちろん数学が分かっていても、機械学習でわからないことは出てきますが、ちょっと数学が分かってさえいれば殆どの手法が見通しよく理解できます。それは非常に単純な理由で、数学

This course provides a broad introduction to machine learning and statistical pattern recognition. The course also discusses recent applications of machine learning, such as to robotic control, data mining, autonomous navigation, bioinformatics, speech recognition, and text and web data processing. Topics include: supervised learning (generative/discriminative learning, parametric/non-parametric l