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機械学習について学べるスライドシェアを厳選しましたこれだけは押さえておくべき!機械学習を学べるおすすめスライド5選

近年話題を集める機械学習。関心はあるけれど着手しづらかったり、具体的に活かすにはどうしたらいいかわからないなんてことはありませんか?
今回は、機械学習の最新情報や機械学習を活かしてリコメンドシステムを組んだ事例や、分析に活かした事例などを紹介した機械学習についての学べるスライドを厳選して4個まとめました。
もう少し機械学習について知識を深めたい人は是非御覧ください。

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パワーポイント等で作成したプレゼン資料を共有できるサイト「スライドシェア」。機械学習の知識を深めたいエンジニアのために、サイトから厳選したプレゼン資料を紹介します。データ分析やディープラーニングに焦点を当てているので、興味がある方はチェックしてみてください。

①機械学習によるデータ分析まわりのお話

 

機械学習によるデータ分析まわりのお話 from Ryota Kamoshida

 

『機械学習によるデータ分析まわりのお話』では主に、データ・機械学習・評価・分析に関することが詳しく記載されています。

 
例えばデータのカテゴリでは、ダミー変数や欠損値の扱い方などが紹介されていますし、機械学習のカテゴリでは、その定義や分類、さらにはアルゴリズム利用時の注意点についても取り上げられています。
 
作成者は、日立製作所の「鴨志田亮太」氏。
分かりやすく、かつ詳しくまとめられているので「これから分析をはじめてみようかな?」という方はぜひ、参考にされてみてはいかがでしょうか?

その他、仕事で分析依頼をされる方や、分析結果を受け取る側として活躍されている方にとっても有益な情報が掲載されています。「分析の妥当性を判断したい」「基礎検討ができるようになりたい」とお思いの方はぜひご確認ください。

②ディープラーニングの最新動向

ディープラーニングの最新動向 from Preferred Infrastructure & Preferred Networks

 

機械学習手法の最先端事情について説明されているのが、『ディープラーニングの最新動向』のスライドシェアです。

作成者は、「岡野原大輔」氏。NVIDIA Deep Learning Dayで行われた講演内容を、わかりやすく視覚化しています。
「ロボットカーの制御」「セグメンテーションによる駐車場認識」「バラ積みロボットの学習」「機器の異常検知」など、複数の企業と協力して実験された、ディープラーニングの最新結果が動画付きでまとめられています。
 
多様な分野で応用できる可能性見込まれる、ニューラルネットワークの開発。知識を深めたい方は、ぜひ参考にしてみてください。
 

③Pythonによる機械学習の最前線

Pythonによる機械学習の最前線 from Kimikazu Kato


『Pythonによる機械学習の最前線』についてのスライドシェアです。

Pythonで書いたコードの高速化について知ることができます。数値計算・機械学習・データ分析に便利なライブラリが揃ったPythonをうまく使いこなしたい方にオススメです。
 
作成者は、シルバーエッグ・テクノロジー(株) の「加藤公一」氏。「ソフトウェアジャパン ビッグデータ活用実務フォーラム」で使われた資料です。

④捗るリコメンドシステムの裏事情(ハッカドール)

捗るリコメンドシステムの裏事情(ハッカドール) from mosa siru

 
『捗るリコメンドシステムの裏事情(ハッカドール)』では、ユーザーが興味を持ちそうなアイテムを割り出す「リコメンド手法」を完成させるために試行錯誤した裏話について語られています。
 
「ハッカドール」とは、アニメ・漫画・ゲーム等のオタク向けの記事をユーザーに合わせて収集してくれる配信アプリのこと。使うほどに精度を増す学習能力が絶大な支持を受け、累計100万ダウンロードを突破しました。
 
アプリのリコメンド手法には、アイテムベースとユーザベースの手法を導入しています。スライドシェアの資料では、アイテムベースの手法について詳しくまとめられています。システムを作る中で行き詰ったこと、思い立った改善策について書かれているので、リコメンド手法について知りたい方は一度目を通してみてください。
 
作成者は、ハッカドールの制作チームに所属し、立ち上げから運営まで携わった「mosa siru」氏。高校生でも理解できる内容を心掛け、わかりやすく読みやすいプレゼン資料を共有してくれています。
 

⑤Deep learning を用いた画像から説明文の自動生成に関する研究の紹介

Deep learning を用いた画像から説明文の自動生成に関する研究の紹介 from 株式会社メタップス


 



【著者プロフィール】

礼王 懐成(Kaisei Reio)
株式会社メタップス データサイエンティスト

東京大学大学院 工学系研究科 卒業
経歴:人工生命研究所(役員)、東京大学先端科学技術研究センター特任助手、独立やベンチャーを経て、2013年9月メタップス参画。Metaps Analyticsの開発に従事し、現在は、トピックモデルなど自然言語解析を用いたマーケティングを研究。



「人工知能の学習能力で画像を正確に説明できるか」という研究結果が記されているのが『Deep learning を用いた画像から説明文の自動生成に関する研究の紹介』です。

タイトルの通り、ディープラーニングを使い、画像の説明文を作るシステムの概要がまとめられています。システムを包括的に理解できるように、簡略化された数式の説明も記載されているのが特徴です。

調査結果では、「従来よりも訓練データのコストを下げ、人が作った言語モデルよりも説明文の表現の幅が広がった」と語られています。資料を読み進めれば、人の手を使わない画像認識・文章作成の裏側を知ることができますよ。
 
スライドシェアの作成者は、「礼王懐成」氏。(株)メタップスの研究開発部門で活躍されています。
 
「ディープラーニングの可能性について知りたい」
そんな方にとって魅力的な情報がたくさん詰まっています。人工知能の革新的な研究結果をぜひご覧ください。

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