年末のご挨拶と近況、あるいは機械学習のはじめ方 - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
あ、退職エントリとかではないです。雑多な駄文をお許しください。 2018年を振り返る 3月にカリフォルニア州パロアルトのラボに異動になって早くも3/4年が経ちました。 自分としてはまだ1年経ってないのかという感じです。もっと長く居るような気もするが、来たばかりのような感じもある。 生活には完全に慣れました。結局の所、生きていくだけなら "You need a bag?" に "No" だけ言えれば何とかなります。 家族のこと、子供のこと 家族が適応に苦しんでいます。特に子供は、8月からTKという公立小学校の下部組織に通っていますが、予想を遥かに超えて心を閉ざしたままです。 娘はとてもシャイで、思ったことが口にできません。非常に端的に言うと、生きる力が強くありません。象徴的なできごとが幾つかありました。 ある日、先生が陪審員の義務で代わりの先生が来た日、普段とは違う教室に預けられた。 お昼に
深層学習の非常に簡単な説明
「『内積』を知っている人に，深層学習の中身がだいたいわかってもらう」ことを目指しています．これぐらいをスタートに，理解を深めていけばいいのではないかと思いました．ちなみに学習（例えばback propagationあたりの）の部分については，特に触れていません．それ以前の基本の部分です． (2017.1.28, 少々補足スライドをいれて，初学者向けにさらにわかりやすくしたつもりです．) なお，ここで出てくる数式は，せいぜい足し算と掛け算ぐらいです．Read less
東京大学 杉山・本多研究室
東京大学 杉山・本多研究室：機械学習と統計的データ解析 機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発，及び，実問題への応用研究を行っています [ English | Japanese ] 研究概要 教科書 機械学習のための確率と統計 イラストで学ぶ機械学習：最小二乗法による識別モデル学習を中心に 統計的機械学習 統計的学習の基礎：データマイニング・推論・予測 パターン認識と機械学習 強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方～実践で学ぶ強化学習 学習の種類 教師付き学習 教師なし学習 半教師付き学習 強化学習 機械学習の理論とアルゴリズム モデル選択 不偏モデル選択規準 正則化モデル選択規準 能動学習 単一のモデルに対する能動学習 複数のモデルに対する能動学習 追加学習／オンライン学習 次元削減 教師付き次元削減 半教師付き次元削減 教師無し次元削減 類似度データからの学習／カ
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