機械学習 のバックアップ(No.7)

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• 機械学習 へ行く。
  • 1 (2017-04-16 (日) 06:38:23)
  • 2 (2017-04-16 (日) 07:01:17)
  • 3 (2017-04-17 (月) 10:48:12)
  • 4 (2017-04-18 (火) 14:43:51)
  • 5 (2017-05-14 (日) 22:05:48)
  • 6 (2017-05-16 (火) 20:02:42)
  • 7 (2017-05-17 (水) 16:10:55)

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基礎知識 †

• 人工知能とは何か? 機械学習、深層学習の違いとは?
• 機械学習入門時に知っておきたい情報まとめ
• 今さら聞けないディープラーニングの基本、機械学習とは何が違うのか

• Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選

機械学習の種類とアルゴリズム †

教師なし学習（Unsupervised Learning） †

• 正解データは与えられない
• 未知のデータから規則性を発見する

• クラスタリング
• K-平均クラスタリング
• 階層クラスタリング
• ニューラルネットワーク
• 混合ガウス分布
• 自己組織化マップ

教師あり学習（Supervised Leraning） †

• データとともに正解が与えられる
• 未知のデータに対して予測を行う

• 分類
  • 線形判別・2次判別
  • K-最近傍識別
  • 単純ベイズ分類
  • 決定木
  • アンサンブル学習
  • ニューラルネットワーク
  • サポートベクターマシン
• 回帰
  • 線形回帰モデル
  • 一般化線形回帰モデル
  • 非線形回帰モデル
  • 回帰木
  • アンサンブル学習
  • ニューラルネットワーク
  • サポートベクター回帰
  • ガウス過程回帰

強化学習（Reinforcement Learning） †

• 行動により部分的に正解が与えられる
• データから最適な解を見つける

• 強化学習ではエージェント（行動の主体）と環境（状況や状態）が登場する
• エージェントは環境を観察し、それに基づいて意思決定を行い行動する。すると環境が変化し、エージェントに何らかの報酬が与えられる。エージェントはよりたくさんの報酬が得られる、より良い行動を学習していく

機械学習の応用分野 †

• クラス分類
  • 与えられたデータにラベルを付けて分類することができる
  • 迷惑メールの分類や手書き文字の認識、クレジットカードの不正検知などの判別を行うことができる
• グループ分け、クラスタリング
  • 値の類似性を元にしてデータを複数のグループに分けることができる
• 推薦
  • 与えられたデータから、異なる情報を推薦する
• 回帰
  • 過去のデータを元に、将来の数値を予測するのに利用する
  • 販売予測や株価の変動、機器の異常検知などを予測する
• 次元削減
  • データの特徴を維持しつつ、データ量を減らすことができる
  • データの可視化や構造抽出、計算の高速化・メモリ節約などの用途に利用できる

Deep Learning †

• ディープ・ラーニング最新技術情報 - NVIDIA
• 数学的基礎から学ぶ Deep Learning

• Deep Learning は機械学習の一分野
• Deep Learning は多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習のこと
• 学習データから機械が自動的に特徴を抽出する

NVIDIA †

• Deep Learning Software - NVIDIA
  • cuBLAS
  • cuDNN
  • DIGITS

機械学習ライブラリ †

• 各機械学習ライブラリの比較をまとめる
• TensorFlow, Caffe, Chainer と Deep Learning大御所を一気に source code build で GPU向けに setupしてみた
• Chainer, tensorflow, Keras, それともゼロから作る？Deep Learningを制するには何がいいのか？！
• ディープラーニングの実装手順と3つのおすすめライブラリ
• 人工知能プログラミングのためのライブラリ「TensorFlow」、「Cafee」、「Chainer」の紹介。

TensorFlow? †

• TensorFlow

インストール †

• Installing TensorFlow on Mac OS X

• pyenv をインストール
• Python3 をアクティブ設定
• Tensorflow をインストール

  $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.1.0-py3-none-any.whl
  $ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

Caffe †

• Caffe | Deep Learning Framework

Chainer †

• Chainer: A flexible framework for neural networks

• 10時間でChainerの基本を身につける
• Chainerで始めるニューラルネットワーク
• Chainerの使い方と自然言語処理への応用 - SlideShare

計算処理アクセラレータ †

• GPUとXeon Phi、どちらが計算処理アクセラレータに最適か? - 実際の実行性能を比較するワークショップを首都大学東京が開催

Xeon Phi †

• インテル® Xeon Phi™ 製品ファミリー
• Intel、機械学習に特化した72コアのXeon Phiを投入
• 機械学習の分野で「Xeon Phi 7200番台」を武器にNVIDIAと対抗するIntel，その戦略を語る
• Xeon Phiこと“Knights Landing”対応のタワー型ベアボーン、ASRock Rack「TR-KNL」

環境構築 †

• Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方

     

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