人工知能

Pythonで機械学習 - Evaluation

構築する予測モデルに用いるアルゴリズムの評価として、交差検証(Cross-Validation)による精度の評価を行います。 準備 必要なライブラリをインポートします。交差検証には、Scikit-LearnのStratifiedKFold(層化k-分割)を使用します。 import pandas as pd from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 整形済みデータを読み込みます。 train = pd.read_csv("train_prep.csv") 読み込んだデータから...

機械学習の機械ってなんだ?

背景 私と専門が異なる人と会話をするとき、機械という言葉がうまく伝わらないことがありました。 製造業の人に機械学習の研究を紹介したら「ロボットの研究をされているんですね」と言われた(仕事柄「機械=動力を持った装置」だと思い込んでいる) 飲み会で文系の友人に「研究室のマシンが壊れちゃったんだよね」という話をしたら「パソコンのことマシンってwww」と大爆笑された(普通の人はコンピュータのことをマシンと呼ぶことに違和感を覚える) 機械ではありませんが、製造...

【機械学習】 パーセプトロンの実装

パーセプトロンによる分類を実装します。 コーディングする上で参考にした図書は以下です。 「機械学習を理解するための数学のきほん」 立石賢吾著 分類とは 標本データを2値、あるいは多値に分類する手法。教師あり学習の一つ。 パーセプトロンとは 視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。シンプルなネットワークでありながら学習能力を持つ。1960年代に爆発的なニューラルネットブームを巻き起こしたが、1969年に人工知能学者マービン・ミンスキーらによっ...

機械学習まとめ

自分なりに機械学習をまとめます. 教師あり学習.py import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_classification # データの生成 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, random_state=42) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, random_s...

【機械学習】パラメータチューニングについて

今回はパラメータチューニングについてまとめます。 パラメータチューニングとは パラメータとは機械学習モデルにおける設定値や制限値のこと(ハイパーパラメータとも)。 モデルが最適解を出せるパラメータを走査し、設定することをパラメータチューニングという。 パラメータチューニングの種類 ここでは代表的なチューニング方法として2種についてまとめます。 グリッドサーチ あらかじめパラメータの候補値を指定し、その候補パラメータを組み合わせて学習を試行することにより...

機械学習: グルーのパラドクス

機械学習とディープラーニングの違いも分からない自分が、前々から疑問に感じてたことのメモ。 限られたデータからの学習 最近の第三次ブームの人工知能。その技術に、コンピュータに既知のデータから何かを学習させるやつがある。そこで素朴に疑問に思ってること。ブームだということで猫も杓子も人工知能な感じがあって、何でもかんでも人工知能で解決できる的な雰囲気さえあるぉに感じるんだ。 実際、マーケティング分野みたいに機械学習に向いた分野もたくさんあるだろうとは思う...

機械学習における数学知識

線形代数 https://postd.cc/linear-algebra-cheat-sheet-for-deep-learning/

機械学習とは何ぞや

はじめに WEBや書籍で得た知識、または勉強した結果を自分勝手にまとめる。 書いてあることを理解できたとしても、自分のものになっているかは別問題なので、改めて考える方が良いと思っている。遠回りかもしれないけど。 自分の思考過程も含め書いてしまうので、他人が見ると分けわからない文章になっているかも。 機械学習とは・・・を考える 機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機...

機械学習と化学の研究

機械学習を勉強している化学系大学院生という珍しい立場から、面白いと思った論文を紹介します。 今回紹介する論文はこちらとなります。 概要 機械学習を用いて分子の物性予想を行ったところ、従来の量子化学計算(DFT法)と比較して遜色ない、または部分的には勝る精度で物性予想ができた、という論文。 DFT法とは 単純に言えば、シュレディンガー方程式を解くための近似方法の一つ。量子化学計算の中では高速な上に精度も悪くないため、汎用に使われている。 データセット QM9(水素、...

機械学習(AWS)

はじめに  弊社では月に1回程外部勉強会を開催しております。実は筆者も先月社外勉強会を行いまして、その際のテーマが「クラウドで実践する機械学習」として「AWS」と「Azure」の機械学習のサービスを使用してどちらがより簡単か?どちらがより精度が高いのかを比較しました。本記事はその時のデモで取り扱ったデータの作成方法等のご紹介となります。  今回は「AWS MachineLearning」を取り扱います。 ■1■今回やること  [AWS MachineLearning]を使用して「二項分類」による予測を行...

機械学習って何だよ…

前回こんな記事(TensorFlowをインストールしてみる)書いて機械学習するやでって言ったけど、そもそも機械学習ってなんや?ってなったので自分なりにまとめたものをメモがてら書きます。間違ってても怒らないで… 機械学習ってなんだよ・・・ 機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである ──wikipedia(機械学習) AIの研究課題の1つ...

機械学習 〜 データセット生成 〜

今回は scikit-learn の データセット生成を試してみます。 回帰データセット生成 make_regression sklearn.datasets.make_regression クラスを使用します。 引数 引数 内容 n_samples サンプル数 n_features 特徴量の数 n_informative 目的変数のラベルと相関が強い特徴量の数 noise ガウシアンノイズの標準偏差 bias バイアス(切片) coef True設定時、基礎となる線形モデルの重みを返却 (default=False) インポート %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd impo...

機械学習メモ

機械学習メモ 昨日縁があって調べたことを備忘録として. 精度について 学習済の DNN を使って推論を実行する場合は INT8(or INT4) で OK DNN の学習処理は FP16(or bfloat16) が必要 FP16 と bfloat16 の違い FP16 は IEEE754 の半精度浮動小数点で標準規格だが、Google TPU v2 はそれとは違う bfloat16 をサポートしている. Intel も Cooper Lake で対応するようなので、bfloat16 が事実上の標準になるのかもしれない. https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorf...

機械学習(Azure)

はじめに  前回(2018/06/29)に弊社にて社外向け勉強会を「機械学習」で行いました。その際に使用した「Azure MachineLearning」の手順概要となります  弊社では月に1回程外部勉強会を開催しております。実は筆者も先月社外勉強会を行いまして、その際のテーマが「クラウドで実践する機械学習」として「AWS」と「Azure」の機械学習のサービスを使用してどちらがより簡単か?どちらがより精度が高いのかを比較しました。本記事はその時のデモで取り扱ったデータの作成方法等のご紹介と...

機械学習でストリートファイター

機械学習を使って、ストリートファイターを認識するアプリを作ってみました。アイパッドを使ってリアルタイムに認識します。ゲームだからキャプチャーすればいいのですが、これが上手くいけば実写へと期待しています。 モデルの作成とSwiftのコードは前回の記事にあります。 iPhoneで顔認識 - Qiita 使用環境 Xcode iOSとSwiftを使います。 CoreML Framework iOSの機械学習ライブラリ。 一般的な学習済みモデルは Apple Developer からダウンロードできます。 https://developer.apple...

一から始める機械学習(機械学習概要)

このページの対象読者、目的 対象読者  ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目的  ・機械学習の概要について理解する  ・人工知能と機械学習の違いについて理解する  ・ディープラーニングが話題になっている背景を理解する  ・機械学習の進歩の背景を理解する  ・更に勉強したい場合のおすすめの教材を理解する アジェンダ 人工知能とは 機械学習とは 機械学習はどのようなことで使われているか 学習の方法 ニューラルネットワークとディープラーニング...

機械学習

特に新しい情報はないのですけれど、数年前の僕が欲しかった情報について書きます。のでどなたかにはお役に立つかも。 機械学習 定義 統計 データの要約(合計、平均、分散、etc)でデータを表現する。モデルがすでにあり、それを用いた推測、判別を行う。 機械学習 訓練データから学んだ「既知」の特徴に基づく予測 データマイニング それまで「未知」だったデータの特徴を発見すること c.f. Wikipedia:機械学習#データマイニングとの関係 、、、だが、最近は混同...

機械学習とは

機械学習に関する基本的な内容をまとめてみたものです。機械学習に関する、Web上にすでにある解説コンテンツをまとめたサイトの抜粋です。 機械学習とは データを分析して将来の事を予測する機械学習 機械学習とは全ての処理をプログラムに依存せずに、得られたデータから学習して将来の予測をするシステムです。 データを分析して新たな関係性を見出すデータマイニングの手法として、注目を集めています。 機械学習の応用分野としては、 ・ネットワークへの不正侵入の検知 ・パターン...

機械学習について

機械学習について書きます これから機械学習やその他色々について得た知識を 復習and記事作成の練習and個人の備忘録としてまとめていきたいと思います! 記念すべき第一回として、 まずはメインの内容である「機械学習とは」といったところから始めます! ⚠︎※※注意※※⚠︎ ・出来るだけ専門知識のあまりない人に対して、分かりやすく書くことを目標にしています。  そのため、厳密に言うと間違っている部分があると思いますがご容赦ください。 ・また、ネットで調べたレベルの知識がほ...