「機械学習」に関する記事一覧

NEW FIT2018 第17回情報科学技術フォーラム参加報告（3）ブース編

こんにちは、データサイエンスチームのtsです。 FIT2018 第17回情報科学技術フォーラムの3日目に参加しております。 FITでは開催期間の3日間、企業や大学の展示も出されています。他のスケジュールがあるために見に行けていなかったのです…
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FIT2018 第17回情報科学技術フォーラム参加報告（2）メタ分析編

こんにちは。データサイエンスチームのtsです。 弊社は東京都内は虎ノ門にありますが、私は現在、学会参加のため九州に来ております。 FIT2018 第17回情報科学技術フォーラム参加報告（１） 今回は、二日目参加終了時点での、データ分析に関す…
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【AWS Summit Tokyo 2018】AWS の機械学習サービス入門　レポート

先日お話しした通り、AWS Summit Tokyo 2018 で5月31日におこなわれた「AWS の機械学習サービス入門」セッションに参加してきました。 セッション紹介と登壇者 川村 誠 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術…
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AWS Summit Tokyo 2018でデータサイエンティストがオススメする注目のセッション7つ

いよいよ5月30日から開催されるAWS Summit Tokyo 2018！ AWS Summit Tokyo 2018に参加するNHN テコラスのデータサイエンティストたちに、AWSでデータ解析・活用をする場合のオススメセッション７つとそ…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦！】(3)転移学習で精度100%

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを、転移学習を用いて作成します。 はじめに 前回の記事では、VGG16をファインチューニングすることで、桜とコスモスの写真を分類する…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦！】(2)ファインチューニングで高精度化

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを、ファインチューニングを用いて作成します。 はじめに 前回の記事では、畳み込みニューラルネットワークをゼロから作成し、学習させるこ…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦！】(1)ゼロからCNN

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 今回から、写真を分類する機械学習モデルを作成する手順を3回にわたってご紹介します。 この記事では、桜とコスモスを分類する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をゼロから作成します。 はじ…
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機械学習を学ぶための準備 その5（行列のいろいろ)

橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 前回の試験問題の解答 ひとまず、前回の試験問題の解答です。スライドにしてありますので、答え合わせをしてみてください。 機械学習を学ぶための準備 そ…
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機械学習を学ぶための準備 その2（級数と積分について）

前回: 機械学習を学ぶための準備 その1（微分について） 橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 前回の微分に引き続き、今回も機械学習の準備として「級数と積分」をテーマにご紹介していきま…
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機械学習を学ぶための準備 その1（微分について）

橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 このブログを読んでいる方であればご承知のとおりかと思いますが、機械学習と数学は切っても切れない関係です。「数学を使わなくても機械学習は使える」とい…
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