[カンペ]データサイエンス検定リテラシーレベル合格に必要な知識まとめ
データサイエンス検定リテラシーレベル合格に向けて必要な単語知識をまとめました。テスト前の知識の確認、受験前の出題範囲の確認にお使いください。 あくまで、DS検定に合格するために必要な単語のまとめです。出題範囲でも概念や理論は省いています。もう一点、既に知っている単語を思い出すためにまとめているので、このページだけで初めて知った単語の意味を理解するのは不可能だと思います。わからないことは適宜調べてく……
機械学習
カテゴリ一 記事一覧
Google Colaboratory proで割り当てられるGPUについて思ったこと
（ちゃんと検証してQiitaに載せようと思っていたネタですが、まともな検証ができなかったのでこっちのブログに載せます） google colaboratoryのpro版が日本でも契約できるようになりましたね。 (なんか最近5000円払うとpro+にアップデートできるみたい・・・) 別に手元にGPUを積んだ機械学習バリバリこなせるPCがあるよって人は興味ないと思いますが、自分みたいにノートPCしか使……
[Azure Learn]”Azure Machine Learning を使用して AI ソリューションを構築する”の備忘録
Azure Machine Learningの初心者がMSのAzure Learnにある”Azure Machine Learning を使用して AI ソリューションを構築する”実施したときのメモです。 正しさはあまり保証できませんが、英語交じりの内容を「Azure Machine Learning を使用して AI ソリューションを構築する」の内容を1時間程度でザッザっ……
[AI-900] Microsoft Azure AI Fundamentals trainingに参加して
※本記事はセミナー履修時にメモとして書いた記事なので、若干間違っている部分もありますし（若干じゃない）、誤字もめちゃ多いので下のAI-900の記事を参照していただきたいです。この記事はSEO的に残しているだけです。 AI-900における人工知能の定義 「人間の能力を模倣するソフトウェア」 データや経験に基づく意思決定→機械学習 異常なイベントの検知→異常検知 視覚的な入……
Lightweight GANで今年の干支の牛のイラストを生成したら失敗した話
あけましておめでとうございます！！今年もどうぞよろしくお願いします。 皆さんとどういう形で関われるのかわかりませんが、来年もたまにこのブログを読んでいっていただけたら嬉しいです。 牛のイラストを生成してみた 画像を生成できるニューラルネットワークであるGNAなるものが世の中に存在するのは昔から知ってましたが、 そういうものがあるって聞いていただけで、使ったこともないし、……
google colabsでtensorboardのProjectorを使う時のエラー対処
[PyTorchのチュートリル「VISUALIZING MODELS, DATA, AND TRAINING WITH TENSORBOARD」を実施中にgoogle colabsで下のコードを実行すると・・・ writer.add_embedding(features, metadata=class_labels, label_img=images.unsqueeze(1)) こん……
2020年7月のG検定を受けて感じたG検定の傾向と対策
2020年7月4日G検定を受験して1週間経とうとしていますが、当日のことを忘れてしまわないうちにまとめておこうと思います。 [2020 11月追記]合格してから振り返ってみると、高得点を取ることはかなり難しいテストですが、合格することはそれほど難易度が高くないと感じました。8割とるとなるとかなり膨大な範囲を勉強する必要がありますが、5割得点するだけ合格の可能性はあると思うので、戦略としては解く分野……
G検定で出題される定理・名言まとめ
市販の問題集や模試では定理系の問題はたくさん出題されますが、実際の試験ではほとんど出ないので出題率の高い、深層学習（特にCNN）と法律系の問題演習に時間をかけたほうがいいです。 バニーおじさんのルール 調整しなくちゃいけないパラメータ（重みやバイアスなど）の数の10倍の学習データを用意しないといけないという経験則。あくまで最低10倍で実際はもっとってことだと思います。 ……
中学数学だけでG検定で出題される統計学的分手法を感覚で理解する
この記事では数学が得意ではない方でもわかりやすいけど厳密に言うと正しくない説明で、G検定の問題を回答するには十分な理解というコンセプトでG検定に出てくる統計学的分手法（主に回帰と分類）のアルゴリズムやモデルをまとめています（ニューラルネットワーク関係は別記事でまとめます）。 こういうことって数学的に理解することが正しいアプローチだと思うのですが、それだとまず数学のお勉強からになってしまうので、この……
G検定で出題されるAI界隈の著名人
G検定で出題される可能性のある人物名をまとめます。年齢は2020時点 第一次AIブーム時の著名人 [1960年代] ジョン・マッカーシー （John McCarthy、故人） AIという言葉を定義したダートマス会議を発議した人です。世界初の対話システムELIZAの開発言語であるLISPというプログラミング言語を開発しました。 ダートマス会議にはジョン・マッカーシーの他にシャノンの完全機械やシャノン……
[解決方法]バックプロパゲーション・誤差伝播で、誤差がある0ではない値に収束する時
パーセプトロンを誤差伝播、バックプロパゲーションで学習させている時に、学習が終わらなくなった時のトラブルシューティングです。 症状としては、 誤差がある0ではない値に収束して学習が進まない、出力層の出力を確認すると出力がすべて0になっているか、-1になっている状態です。 こんな時に考えるバグは 最初に逆伝搬させている勾配が、損失関数（誤差関数）の微分ではなく損失関数自体になっている ……
[随時更新]多層パーセプトロンでmnistを学習さえて、CとPythonの速度を比較する
研究室的にやたらニューラルネットワークをCとPythonで動かしたときの速度差が気になる。 人工知能を学習する上で使う言語はPython一択ですし、Cでネットワークを実装するとなると使えるライブラリがなくてかなり厳しいことになります。なんで、そんなこと気になる人ってほとんどいないと思います。 ところが、自分で所属している研究室ではニューラルネットワークをフルスクラッチで（主にCで）実装していくとい……