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作って遊ぶ機械学習。

~基礎的な確率モデルから最新の機械学習技術まで~

実践!ベイズ学習

今回は、実問題を解くためのベイズ学習による機械学習アルゴリズムの構築方法に関してざっくり俯瞰してみたいと思います。ここで解説するフローは僕が実問題にアプローチする際に意識しているものですが、おそらくこれはベイズ学習のみならず、広く一般的な…

機械学習の4つのアプローチ

おつかれさまです。今日はちょっと趣を変えて、近年のいわゆる「機械学習」という技術のアプローチをカジュアルに少しカテゴリ分けしたいと思います。 といっても、自分はアカデミックの研究者ではなく大量の論文を読み漁るということもほとんどしないので、…

ベイズ推論による機械学習の基本

今回は基本的なベイズ学習の概念と流れを説明したいと思います。まず始めに、ベイズ学習のすべての基本となる2つの計算規則(和の規則、積の規則)を取り上げます。また、ベイズ学習に関わるややこしい用語たち(データ、尤度関数、事前分布、事後分布、エ…

ややこしい離散分布に関するまとめ

今回は離散分布(discrete distribution)の代表格である多項分布(multinomial distribution)や、その共役事前分布であるディリクレ分布(Dirichlet distribution)との関係性や計算方法を整理したいと思います。 離散分布というと、本来はポアソン分布(P…

第一線のAI研究者が注目する最新機械学習技術6選(NIPS2015招待講演より)

ちょっと前になりますが、昨年12月に行われた機械学習のトップカンファレンスであるNIPS2015の講演ビデオが上がっているようなのでチェックしてみました。今回ご紹介するのはケンブリッジ大学のZoubin Ghahramani教授の研究です。 datasciencereport.com 同…