Jupyter Notebookをより便利に使うために、色々まとめ
概要 Jupyter Notebookをより便利に使うため、整理してまとめてみました。 テーマを変える jupyterthemesを使うと、フォントや背景色、テーマを変えられます。 Jupyte...
802
826
Comment3
13 search resultsShowing 1~13 results
Stocked
You need to log-in
OpenAI Gym 入門
概要 強化学習のシミュレーション環境「OpenAI Gym」について、簡単に使い方を記載しました。 類似記事はたくさんあるのですが、自分の理解のために投稿しました。 強化学習とは ある環境におい...
382
366
Comment5
失敗からも学ぶ 強化学習 HERのアルゴリズムを理解して、OpenAI Gymの新しいロボットで試してみた
概要 OpenAI Gymが新しい環境Roboticsを公開したので（公式ブログ）試してみました。 また、その中でHER（Hindsight Experience Replay）で、良いパフォー...
26
31
Comment1
大井競馬で帝王賞を機械学習で当てた話
概要 大井競馬場に行く機会があったので、機械学習を使って競馬の結果を予測できるかをやってみました。 その結果、帝王賞で一位を当てることができたので、記事を書きます。 かなり適当な予測なので、遊び...
768
643
Comment5
2018年の機械学習系のカンファレンスを調べてみた
概要 2018年はもっともっと機械学習についてレベルアップしたい!! 来年は、カンファレンスとか勉強会とかもっと沢山行って、情報集めて、モチベ上げて、勉強だ!! みたいなノリで、「来年のカンファ...
185
143
Comment2
機械学習ナイーブベイズ分類器のアルゴリズムを理解したのでメモ。そしてPythonで書いてみた。
概要 ナイーブベイズ分類器(ベイジアンフィルター)のアルゴリズムを具体的な数値を使って説明します。また、Pythonで実装してみました。自分の勉強メモのつもりで書いたのですが、他の方の役にも立て...
149
147
Comment2
最小二乗法のアルゴリズムを理解したのでメモ。そしてPythonで書いてみた。
概要 最小二乗法について説明します。 はじめ具体的な数値で計算し、次に一般式を求め、最後にPythonで実装します。 最小二乗法って？ サンプルデータがもっともよく当てはまるような式を導き出だし...
122
133
Comment2
ディープラーニング辞書
概要 ディープラーニングに関する言葉をよく忘れるので、自分用に辞書のようなものを作成しました。 基礎・構成要素 ノード / ニューロン / ユニット 値が渡されたら、処理をして次に渡す機能をもつ...
73
75
Comment0
機械学習超入門
概要 社内の勉強会用に「機械学習って何？どうやって使うの？」というテーマでまとめたものです。この記事の内容が他の方の役に立てたら嬉しいです。 機械学習 ＝ AI？ 機械学習は人工知能の一分野で、...
521
599
Comment2
DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明
概要 強化学習のDQN(Deep Q-Network)について理解したので、ゆるくGopherくんを使って説明を試みました。 DQNは人間を打ち負かしたAlphaGoでも使われています。 強化学...
523
447
Comment2
様々なディープラーニングの手法について、簡単にまとめ
概要 ディープラーニングの様々な手法について、ざっくり理解してまとめてみました。 MLP（多層パーセプトロン） 入力層と隠れ層と出力層が全結合である、もっとも単純なディープラーニング。 CNN（...
106
98
Comment0
機械学習ライブラリ scikit-learnの便利機能の紹介
概要 Pythonの機械学習系ライブラリscikit-learnの基本的な使い方と、便利だなと思ったものを記載しました。 類似記事は沢山ありますが、自分自身の整理のためにもまとめてみました。 こ...
313
347
Comment0
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータ...
802
905
Comment0
13 search resultsShowing 1~13 results
Qiita is a knowledge sharing service for engineers.
- You can follow users and tags
- You can stock useful information
- You can make edit suggestions for articles