はじめに 授業で勉強したことをまとめていきます。 前回はこちら slimelimestech.hatenablog.com 次回はこちら 目次 はじめに 目次 2. パラメーター推定 2.1 最尤推定 最尤推定量はなぜ良いか 2.2 ベイズ推定 2.3 線型回帰 2.4 MAP推定 2.5 スパース正則化 2…

はじめに 授業の復習用に勉強したことをまとめていきます。 はじめに 1. 機械学習の捉え方 1.1 機械学習の捉え方 データのタイプ 教師ありかなしか プロセスの型 知識表現 潜在表現モデル 学習の目的関数 推定...未知の真の分布を当てる 予測...将来のデータ…

1.論文の概要 新しいレシピの生成及び評価システムの研究。 与えられたタイトルと材料から手順の生成 レシピのタイトルと手順から材料の抽出ができる。 pre-trained な GPT-2をファインチューニングして、レシピデータセットに適用したテキストベースな手法…

教師なし学習の数学的な問題設定 教師なし学習の問題としては、２つの問題設定があります。 (ただし)という標本の集合が存在するとします。この集合の各要素について、は観測可能だが、それに対応するは観測できません。このような状況下で、を推定するとい…

はじめに Alexa Netの論文"ImageNet Classication with Deep Convolutional Neural Networks."を（一部省略しつつ）和訳したので、掲載しておきます。訳が間違っていたら教えてください。 https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-d…

この記事について 進化的アルゴリズムを実装するためのフレームワークである、DEAPについて説明します。 この記事では、進化的アルゴリズムの概要について触れつつ、DEAPの公式のドキュメンテーション(DEAP1.3.0 documentation)のFirst stepsとBasic tutoria…

はじめに 機械学習の分野で、一つの記事にするほどではないけど、役にたつことをつらつらと書いていきます。 目次 はじめに 目次 permutation importance permutation importance とは？ 計算方法 注意すること 正規化と標準化 正規化と標準化の使い分け ラ…