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今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。本書の魅力はなんとい
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 JupyterNotebook 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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は私が一人で2019年の1年間をかけて作り続けた論文要約の超大作記事です. 目次 俺的ベスト3 第一位 第二位 第三位 俺の読んだ論文50本 一般 不均衡データ 敵対的攻撃 ドメイン適応 埋め込み 不確実性 公平性 終わりに 俺的ベスト3 第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれ
先端IT人材の中でも急増する需要に追い付かず、慢性的な「売り手市場」となっている「データサイエンティスト」という職種。企業から引く手あまたといわれるデータサイエンティスト職の実態はどうなっているのか？ということで、人材大手パーソルキャリアで現役のデータサイエンティストとして活躍する鹿内学さんに、いろいろと話を聞き、さらに世界最大級のオンライン学習教育プラットフォーム「Udemy(ユーデミー)」で役に立つ講座はどれかというのも教えてもらいました。 世界最大級のオンライン学習プラットフォーム |Udemy 目次 ◆1：「データサイエンティスト」とは？ ◆2：「データサイエンティスト」が引く手あまたなワケ ◆3：データサイエンスが使えないと給料が減る時代が来る！？ ◆4：「データサイエンティスト」になるための学習法とは？ ◆5：プロがおススメするUdemyデータサイエンス講座5選 研究者からビ
つい先週，機械翻訳で驚くべき進展がありました． 教師なし機械翻訳がヤバい進化を遂げててびっくりした．たった半年でBLEUスコアを15から25に改善したのブレイクスルーでは？https://t.co/SVQlYYu2Pt 教師なし学習でこのクオリティの機械翻訳できるのまじで感動するし，ちょっと語っていい？ pic.twitter.com/fBllGtTkgb— Ryobot | りょぼっと (@_Ryobot) 2018年4月23日 要約すると教師なし学習でもひと昔前の教師あり学習の機械翻訳に匹敵する性能を獲得できたというのです．この記事では機械翻訳を知らない初心者にもわかるように魔法のような教師なし機械翻訳の仕組みを説明したいと思います． 教師あり学習の限界 機械翻訳はディープラーニングを適用することで急激に進歩した分野の１つだと思います．Google 翻訳はニューラル機械翻訳を導入するこ
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、PreferredNetworks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
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