最適化とその応用について講述する．最適化（数理計画）とは，意思決定のための数理手法の一つである．最適化では，与えられた条件を満たす解のうちである関数を最小（または最大）にするものを求める．工学における多くの問題が，このような最適化問題として定式化できる．この講義では，最適化におけるいくつかの基本的な問題を取り上げ，それらがもつ性質と解法を説明するとともに，それらの応用を紹介する．
先日某所で「調整変数の選び方」というテーマで話をする機会をいただきました。 せっかくなので作った資料を公開します。 回帰分析をするときになにを調整したらよいかわからない・・・ 頑張って調整しても結局未測定交絡があるから結局実験じゃないと・・・ みたいな人にオススメだと思います。 基本的には昔書いたブログ記事の内容に沿っていますが、そこから少しアップデートして最近の話題などにも触れています。 理論的に「正しい」選択方法というよりは、どちらかといえば制約があるなかでの実践的な変数選択の落とし所といったイメージでしょうか。 ご参考までに！ ちなみに、ほかにも講演資料を公開しております。 合わせて読んでみてください。
提供：zero to one 大学数学の中でも特に情報処理や人工知能の分野で広く使われているテーマについて解説しています。今回はL1/L2正則化です。 zero to one「＜体験型＞学習ブログ」にこの動画の内容が体験できる形式でまとめられています。具体的には、解説に出てきたグラフを実際にコードを使って表示させたり、パラメータをいじって結果を変化させてみたりすることができます。体験を通してL1/L2正則化について学びたい方は是非ご覧ください。↓ 見て、触って、学べる！ zero to one「＜体験型＞学習ブログ」 https://zero2one.jp/learningblog/yobinori-collab-regularization/ ■zero to oneとは？ 「社会とともにイキイキと生き続ける力を引き出す」をミッションに、東京大学大学院松尾豊教授、東北大学大
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
統計学の基礎をゼロから学べます．学習した理論をPythonでどのように実際のデータに適用できるのかも学習でき，理論x実装の相乗効果で確実に統計学を習得できます． 【特徴】 - 米国で働く現役データサイエンティストから学ぶ - 統計学や数学の知識は不要 - 全くの未経験者でも本講座を受講すれば統計学の基本を理解することができる - Pythonでの実装も紹介 - 学習したことをすぐに実データに適用可能 - DockerとJupyterLabを使った本格データサイエンス環境 (Dockerを使って簡単環境構築) - これ1本で理論x実装が同時に，着実に学べる 統計学の理論とPythonの実装のレクチャーは別になっているため，理論だけを学習することも可能です．そのためPythonを知らなくても本講座で統計学を学ぶことができます． Pythonの実装のレクチャーは，Pythonの基礎知識とデータサ
世界一の CG アニメーションスタジオであるピクサーで働く人達を YouTube で観ると不思議なぐらいにその熱量を感じとることができる。いろんな会社の中を YouTube で観るのが好きで結構観ている。どんな会社でも自社のいいところだけ切り取って出してるんだろうけど、なぜかピクサーだけは別格に感じる。 こんなに働く人達の熱量をビシビシ感じる会社ってなかなか無い。このブログでいくつか動画を紹介するのでもしよかったら観てみてください。あなたの仕事への情熱を再び呼び起こすかもしれない。 いつかピクサー本社に行ってみたい。 ピクサーの仕事の醍醐味Danielle Feinberg は撮影照明監督（フォトグラフィー・ライティング・ダイレクター）。とあるユーチューバーがピクサー社内を見学した動画があって、その一部に彼女が出ていた。彼女が語る仕事の醍醐味が素晴らしいので意訳した。 以下 Feinber
記者自身が「宮崎駿監督の最高傑作」と信じて疑わない漫画『風の谷のナウシカ』。コロナ禍の現在にこそ、改めて徹底的に読み込み、楽しみ尽くし、勇気をもらいたい――。そう考え、スタジオジブリのプロデューサー…
世界の終末、ひとりぼっちの動画配信者が、実況しながら廃墟をさまよう――。YouTubeで公開中のショートフィルム「viewers:1」が、「140秒とは思えない満足感」「引き込まれる」と称賛を浴びています。 「ど～も、どもども、ぐっちゃんで～す！」と、たった1人の視聴者に向けて配信を続ける主人公。荒廃した町に響く明るい声が、カラ元気のように思えて切ない 主人公「ぐっちゃん」が配信しているのは、荒廃した世界の探索レポート。画面左上の「viewers:1」が示す、どこかで生存しているのであろう1人の視聴者に向けて、通信ドローンを介して実況しています。 通信を中継するドローン。以前は144機も飛んでいたのに、今は3機しか残っていないという たまに見つかるわずかな酒が、数少ない楽しみ。荒れた世界でも、きちんと夜に飲むよう習慣づけている 歩けど歩けど人間には会えず、目に入るのは崩れた建物と、謎の巨大
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か？」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
USBフラッシュメモリやマイナスイオンドライヤーなど、数々のイノベーティブなプロダクトのビジネスデザインを手がけてきた濱口秀司さんにインタビュー。再現性を持ってイノベーションを生み出してきた濱口さんが確立したアイデア発想術、ぜひ最後まで見て自身の仕事に活かしてみてください！ 濱口さんのTwitterをチェック！ https://twitter.com/hideshione ■濱口さんのおすすめ動画をチェック！ Think Wrong -- コンセプトクリエイションの手法（TEDxSeeds 2012） https://youtu.be/nXXy_Ln3E9M Break the bias: Hideshi Hamaguchi at TEDxPortland 2012 https://youtu.be/6g2pMOYmyoQ 濱口秀司「認知バイアス」にイノベーションのカギがある h
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