勾配ブースティング決定木を理解する

本記事では、機械学習コンペなどでよく見られる勾配ブースティング決定木(gradient boosting decision tree)を説明します。勾配ブースティング決定木は、MNISTデータに対して、ニューラルネットの最高精度と同等の精度を出したり、また高速な実装xgboostなど…

TensolFlowのチュートリアルを全部やってまとめてみました

本記事では、機械学習ライブラリとして有名なTensorFlowの、公式ドキュメントのチュートリアルをまとめて紹介します。TensorFlowのチュートリアルは、それなりに量があるので、必要なものを参照しやすくするために本記事を書きました。 本題に入る前に、今回…

はじめてのTensorFlow

本記事では、機械学習ライブラリとして有名なTensorFlow(以下、TF)をはじめて使う人向けに、公式のドキュメント(Getting Started | TensorFlow)に基づいて、TFの基本的な使い方を説明していきます。 TFのインストール まずは、TFをインストールしましょう。…

イラストレーターの絵から学ぶ画像認識 - 基礎からGANを用いた画像生成まで -

本記事では、画像認識(image recognition)の概要を紹介していきます。 画像認識は、手書き文字の認識、ガン診断、自動運転技術などその応用が非常に多岐にわたることで知られています。しかしながら、画像認識は画像の情報量の多さ、また3次元の情報を2次元…

固有値、固有ベクトルの幾何的な意味を考える

本記事では、簡単な例を用いて固有値(eigenvalue)、固有ベクトル(eigenvector)の幾何的な意味を考えます。 固有値、固有ベクトルと言えば、理系の大学生なら4年間付き合うことになる概念なので、式だけでなく幾何的な意味も捉えておきましょう。 はじめに固…

主成分分析とは何か

本記事では、多変量解析の代表的な手法の一つである主成分分析(Principal Component Analysis; PCA)について紹介します。 機械学習の文脈では、しばしば次元削減のために用いられますが、その他にもノイズの除去や多変量データの可視化などに用いられます。 …