(訳注:2016/6/28、記事を修正いたしました。) 本記事は、もう随分と前から投稿したいと思っていた強化学習(RL)に関するものです。RLは盛り上がっています。皆さんも既にご存知のこととは思いますが、今やコンピュータ […]

ニューラルネットワークは複雑な非線形問題を解決する可能性を提供してくれるもので、信号の分類や時系列的な予測、パターン認識など様々な領域で利用できます。ニューラルネットワークは人間の脳から着想を得たモデルで、接続された複数 […]

はじめに バックプロパゲーションとは、ディープモデルの学習を計算可能にしてくれる重要なアルゴリズムです。現代のニューラルネットワークでは、最急降下法という計算法を使えば単純な実装と比べて1000万倍の速さで学習ができます […]

前回の投稿では、言語のword embeddingモデル(WEM)という新しいモデルの概要を説明し、基本的なWEM操作が簡単に実行できるR言語のパッケージを紹介しました。この記事はほとんど、デジタルヒューマニティーズのコ […]

機械学習のモデルを構築した際、データサイエンティストとしての私たちの最終的なゴールは価値の創造でした。モデルが無かった(あっても今より原始的だった)頃よりも、何かしら良いものを生み出すためにモデルによる予測を活用したいの […]

(訳注:2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので […]

畳み込みニューラルネットワーク(またはConvNet)は、生物学から着想を得た多層パーセプトロン(MLP)の変形です。畳み込みニューラルネットワークには種類の異なる様々な層があり、各層は通常のMLPとは異なる働きをします […]

データを扱うときに、きちんと定められたワークフローがあると助かります。具体的には、「ストーリーを伝える」(データの可視化/ジャーナリズム)ことだけを目的として分析を行いたいのか、それとも一定のタスク(データマイニング)を […]

この夏、私はカリフォルニア州パロアルトにあるFlipboardでインターンとして仕事をしました。私はそこで機械学習関係の問題に取り組んだのですが、その一つが画像のアップスケーリングでした。この記事では予備的結果を紹介し、 […]

目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル:Deeplearning4jを使ったIrisで制限付きボルツマンマシンを起動する パラメータ及びkについて 連続的なRBM 結論及び次のステップ 定義と構造 Geoff […]

この記事の目的は、機械学習ソリューションを大規模に展開するための実用的なガイドを提供することです。全てのものが正しいと立証されたわけでもありませんし、また最適であるとも限りません。私たちが実際に展開した際には、いくつかの […]

Metacademyの発足以来、よく聞かれる質問があります。 機械学習について”さらに”詳しくなりたいが、何を学べばよいか分からない場合はどうすればいいですか? このすばらしい質問に対して、私はこ […]