ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用 […]

Appleは、長年、自社製品に機械学習を使っています。例えば、Siriは、あなたの質問に答え、楽しませてくれます。iPhotoは、写真の中の顔を認識します。メールアプリは、スパムメッセージを検知します。アプリ開発者なら、 […]

最近、コンピュータサイエンスにおける様々な厳しい問題を解決するツールとして、ニューラルネットワークが選択肢の1つになってきています。Facebookでは写真に含まれる顔を識別するために、Googleでは写真に写る全てを識 […]

前編はこちら:深層強化学習:ピクセルから『ポン』 – 前編 起こっていないこと さて、方策勾配を使って生のピクセルから『ポン』をプレイする方法を学びましたが、ご理解いただけましたね。この手法は推測してチェックするという手 […]

(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 […]