An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville The Deep Learning itioners enter the field of line version of the book is now complete and will remain available online for free. The deep learning Amazon. For up to date an
Get product photos that do the selling for you. Crystal-clear, perfectly staged, and ready to shine online.
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
この数年人工知能バブルかってぐらい人工知能関連本が出まくっていて、最初の頃は律儀に一冊一冊読んでいたもんだが、だんだん飽きてきた(そりゃ読みまくってるんだからそうだ)。やれ人工知能に仕事が奪われるだとか奪われない仕事はなんだとかの話は定番だが、定番すぎてそうそう新しい解釈が出てくるわけではない。消える仕事は消えるし、残る仕事の分野もだいたい明らかになってきている。 とはいえそれでも読んでいると「おお、これは視点が良いな」と思えるものもあり、そういうのは読んでいて楽しい。その書き手はやっぱり基本的には専門的な知識を持っている人たちだ。認知ロボット工学者であったり、AI研究所に勤めていたり、機械学習の専門家だったりする。最後のはまた特殊事例といえるが、本稿ではそうした人工知能本飽きた僕の中で記憶に残っている本をいくつか紹介してみようと思う。 まずは基本的なところを教えてくれる一冊 シンギュラリ
先日、オンライン学習サイトCourseraの"機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
TechCrunch | Startup and Technology News
William A. Anders, the astronaut behind perhaps the single most iconic photo of our pla
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine itory カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがitory かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
Dive into deep learning with this practical course on TensorFlow and the Keras ain an intuitive understanding of neural ithout the dense jargon. Learn to build, train, and optimize your own sfer learning, leveraging pre-trained models for enhanced perfswift proficiency, this course prioritizes hands-on
「今から10年後の2026年、AIは東大に入る程度の知能を有すると思いますか？」──ガートナー ITインフラストラクチャ＆データセンターサミット2016に登壇した新井氏は冒頭、会場に向けて1つの質問を投げかけた。 この問いに「Yes」と挙手した人は、全体の80％以上にのぼった。「この質問の次に、どうしてYesと思うのかを聞くと、多くの人がビッグデータを活用した機械学習、最近ではディープラーニングの例を挙げる」という。 今年はAIが人間に勝つには10年かかるといわれていた囲碁の世界で、グーグル傘下のDeepMindが開発した「AlphaGo」が世界チャンピオンに4対1で大きく勝ち越して、世間を驚かせた。東大は日本一難しい大学だが、それでも毎年約3000名が入学する。プロ棋士になるほうが難しい。そのプロ棋士にAIは勝った。 「だったら東大に入ることはそれほど難しくはないのではないかと皆さんは考
大喜利ができる人工知能があるらしい……しかも、博士が作っているらしい。本当なのか確かめてみたら思った以上にすごかった。 人工知能の勢いが増している、らしい。 人工知能がプロ囲碁棋士と対局し、大差でプロを破ったことは記憶に新しい。人間が有利だった分野が、次々と人工知能に追い上げられている。 20年後には今ある職業の半分がAIに取って代わられる、という予測もある。 しかし、エンターテイメント分野において人工知能はまだ人間に追いついていない。 ヒトの感情を揺さぶることに関しては、人工知能は未熟である。 そうも思われていた。 ところが最近、人工知能が「大喜利」で人間を破ったという情報を耳にした。 もしそれが本当だとすれば、笑いの分野でも人工知能が人間を超えたということになる。ふざけることしか能がない人間の集まりであるオモコロの存在意義すら危うい。 真相を確認するべく、大喜利で人間に勝つ人工知能を作
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
