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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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octaveの関数定義

courceraでMachine Learningを勉強し始めたのですがoctaveの関数定義をワードパッドで作成するとsyntax errorが返ってきます。どうすればいいでしょうか？よろしくお願いします。 {\rtf1\ansi\ansicpg932\deff0\deflang1033\deflangfe1041{\fonttbl{\f0\fnil\
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
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uwama 2時間前に質問
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日本語からイベント情報を取得したいです。

Fantastical とか Mac の標準カレンダーのように、日本語の文章から日付や場所、イベント内容などを抽出したいです。しかしそれを実装するための足がかりがわからないので、それを実装できるようになるために必要な知識、本、論文等あれば教え欲しいです。一応機械学習の簡単な勉強はしました。そして自然言語処理について調べていると情報抽出という単語にたどり
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
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  自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。
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bouyomisan 5時間前に質問
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python機械学習プログラミングの8章アウトオブコア学習について

8章では機械学習の適用例として感情分析が挙げられています。8.2章ではグリッドサーチなどを使って文章を学習した時、完了するまで40分くらいかかりました。しかし8.3章でアウトオブコア学習という手法を使うと1分くらいで学習が終了しました。アウトオブコアの実装内容が理解できなかったのですが、なぜこのように高速に学習を終えるのかを教えてください。 fr
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
bouyomisan 5時間前にコメント
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python　自然言語処理について

表題の件でアドバイスを頂きたいです。テキストデータを読み込み、形態素解析を行い、word2vecでベクトル化させるという部分をpythonでコードを書き、学習しています。次のステップとして、主軸となるワードに対して一緒に用いられる頻度が高い単語の抽出が出来たらと考えています。上記の内容が'共起'ということを指しているのかなと思い調べてみたのです
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
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  自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。
R.Shigemori 23時間前にコメント
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CmakeコンパイルエラーでLightBGMがインストールできない。

PythonでLitgtGBMを利用するために[Installation-Guideページ]を参考に進めているのですが、(http://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html) cmake .. を入力すると以下のエラーで進めません。対処法について知見がおありの方、アドバイス
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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  MacOSとは、Appleの開発していたGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を採用したオペレーションシステム（OS）です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。
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  CMakeはクロスプラットフォームで作動するオープンソースのビルドシステムです。コマンドライン又は組み込まれた開発環境で使うことができる元のmakefileとプロジェクトファイルを生成します。
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
Hiro_Tachikawa 1日前にコメント
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gensimでのdoc2vec

gensimを使ってdoc2vecをしていますそこで学習をさせる際に次元数を決めることができると思うのですがこの次元数は多ければ多いほどいいという考えであってますか？ちなみに、学習データが多い場合は次元数も多くしていく必要があるのですかね？
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
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kohekoh 2日前にベストアンサー
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akaprioriで得られる結果の抽出方法について

AKAprioriというアルゴリズム（バスケット分析）のサンプルを試していました。（以下リンク先と全く同じ事をしていました） https://github.com/aknd/akapriori そのうち、 (frozenset(['kiwi fruit']), frozenset(['pear']), 0.06666666666666667, 1.0,
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
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  機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。
sarupip 4日前にベストアンサー
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doc2vecで感情分析

doc2veで感情分析ができないかという質問です単語の極性判別はできると思うのですが文章の極性判別はできるのでしょうか自分が調べた感じだと、できなそうだったのですができるかどうかわかる方がいらっしゃれば教えていただけるとありがたいです
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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R.Shigemori 1日前にベストアンサー
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強化学習のon-policyとoff-policyについてです。

強化学習にはon-policyとoff-policyがあり、方策を直接最適化するのがon-policyだ、といった様な記述がありますがこれは具体的にどういう事でしょうか？例えば、DQNなどでQ学習を行う際には、まずエージェントがランダムに行動し、そこでサンプリングされた状態と行動のサンプルを用いてモデルを学習させていきますが、policy gradient
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Hayato1201 4日前にコメント
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機械学習のiteration = step ?

機械学習の初心者です。この掲示板の他の記事からしますと機械学習のiteration と step とは同じ概念みたいですけれども、これはどういう事でしょうか。言葉としてiterationは繰り返しでstepと全然違うような感じですね。それからNN学習の基本原理からすれば、一つのinputサンプルに対してNNの係数最適化計算(更新)を行い
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rtr1950x 5日前に回答
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python word2vecのコーパスについて

表題の件で質問させてくださいかなり初歩的な質問になります word2vecでモデル生成時に使うコーパスの作り方がどのように作るべきものなのか分からず悩んでいますあるEXCEｌシートから特定の列のテキストを抜出し、そのテキストに対して形態素解析をさせ、その結果をリストに格納しています。この時のリストへの格納の仕方なのですが、例えば以下のようなテキスト
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---stax--- 5日前にコメント
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ゼロから作る Deep Learning 第３章のエラーで躓いております

前提・実現したいこと自分の研究分野に機械学習を応用したいと考え、ゼロから作る Deep Learning を使って機械学習の勉強をしている学生です。プログラミングについては1週間前に始めたばかりなので機械学習に関する理論は理解できるけど実装できないというような状況です。発生している問題・エラーメッセージゼロから作る Deep Learning
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Kuro3210 6日前にベストアンサー
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強化学習のrewardについてです。

keras-rlを用いて自作した環境の深層強化学習（DQN）を行なっています。エピソード毎のrewardの変化をプロットしていったのですが、環境の設定によっては以下の様に後半大きく下がってしまったりします。この様な事はなぜ起こるのでしょうか？Q関数は報酬が多くなる様に更新されていくはずですよね？結果が悪くなっていくのは何故でしょうか？
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Hayato1201 1週間前にベストアンサー
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nltkを用いた感情情報について

nltkを用いて単語の感情の点数がどれくらいかというのを調べていますある単語を調べたときにポジ、ネガはわかるのですが、「obj_score」というものがありますこれはどういうことなのでしょうか調べてみると、 objscore = 1.0-(positive_score + negative_score) という式で計算されています
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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kohekoh 1週間前にベストアンサー
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nltkとwordnetを用いた、意味調べ

nltkを用いて、単語の意味を調べたいと思っています例えば、テキストを入力とするときそのテキストを構成する単語の意味を出力したいと思っているのですができますか？ちなみに、単語を入力として、入力した単語の意味が何個あるか、どういう意味をもっているかを出力するところまではできていますできていないのは、その中で、そのテキスト上で、その単語が
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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kohekoh 1週間前にベストアンサー
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機械学習におけるデータのスケーリングについて教えてください

機械学習で，データを"訓練データ（モデル構築用）"，"検証データ（ハイパーパラメータの選択用）"，"テストデータ（評価用）"に分割することは重要であることは，関連する書籍から理解しました．また，"訓練データ"と"検証データ"だけでモデル選択をし，"テストデータ"は最後の評価として使うということも理解しました．ここで，解決したいことは，データのスケーリ
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kawauso_shiba 1週間前にベストアンサー
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AWSにおけるwebサービスの機械学習環境の構築について

AWSでwebサービスに機械学習環境を構築したいです。このサイトのように個人的にはNetflixのSpinnakerをAWS上に構築したいのですが、ECサイトに使用してるAWSのVPCがあるとすると、それにSpinnakerをどのように接続するのでしょうか? だいたい上記記事の構造のAWSにSpinnakerを機械学習環境として構築したい感じ
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  Amazon Web Services (AWS)は、仮想空間を機軸とした、クラスター状のコンピュータ・ネットワーク・データベース・ストーレッジ・サポートツールをAWSというインフラから提供する商用サービスです。
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trafalbad 2週間前にベストアンサー
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プレ学習のモデル使用時にinput_shapeがモデルごとに異なるのはなぜでしょうか？

Kerasの公式HPを見ていて、疑問に思ったことがあります。プレ学習させてあるモデルを用いる際、 input_shapeの最低値がモデルごとに異なるのはなぜでしょうか？例) ○VGG16はwidthとheightは48以上必要 ○ResNet50はwidthとheightは197以上必要よろしくお願いします。
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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teratailが2週間前にアップデート
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転移学習とファインチューニングの違い

Deep Learningで、転移学習とファインチューニングという用語がありますが、この2つの違いがわかりません。わかりやすく違いを解説いただけないでしょうか？私の理解だとどちらも、既存の学習済モデルがあり、そのモデルと類似した別のモデル生成したい時に、学習済モデルの一部を変更して、そのモデルの重みを初期値として学習し直す、ことだと思っていま
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Obayashi 2週間前にコメント
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TFRecord形式のデータで訓練したモデルを本番で適用する方法

画像分類で訓練画像をTFRecordに保存して訓練していました。これをECサイトなどの本番の環境で分類を行う場合、どのようにデータ入力をするのでしょうか？モデル自体はkerasで実装していますが、本番で使う時は直接画像を読み込ませることは可能なのでしょうか？それかTFReord形式に返還しなければならないのでしょうか？ご教授お願いします。
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trafalbad 2週間前に回答

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