渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「六本木で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木→渋谷駅前

DeepLearning実践シリーズ

NN時代のモダンな不均衡データ補正:undersamplingしたデータから得られたモデルを全データでfine-tuningする(論文紹介・ただし再現に失敗)

何だか不均衡データ補正の話題は毎回tmaeharaさんからネタを頂戴している気がしますが(笑)、今回も興味深いネタを拝見したので試してみようと思います。深層学習時代の class imbalance 対応が面白い。適当にバランシングしたデータセットで十分学習した後…

備忘録:R版Kerasで自前のモデルをfine-tuningする方法

この記事は、別にちょっとした理由があってR版Kerasで自前のDNNモデルをfine-tuningしたいと思ったので、調べて得られた知識をただまとめただけの備忘録です。既にやり方をご存知の方や、興味がないという方はお読みにならなくても大丈夫です。ただし「この…

SVMは復権し得るか?

Kaggleはすっかりただの野次馬の一人になって久しいんですが、しばらく前に行われたPetFinder.my - Pawpularity Contestというコンペで優勝者がSVR(サポートベクター回帰)を使ったことが話題になっていたというのを聞いて、NN全盛のこのご時世に意外だなと…

生TensorFlow七転八倒記(11):TensorFlow周りの最近のアップデートについて

2年ぐらい前に必要があって生TensorFlowとTensorFlow-Hubによる様々なモデルやフレームワーク並びに事前学習済みモデルの実装を試していたのですが、TF2の浸透に伴いそれらの多くの仕様が変更になっており、中には回らなくなっていたコードもあったので、そ…

AIで皆さんの好みにぴったり合う絶品インドカレーを作る方法をまとめて本にしました

最近思い出したように趣味の自作インド料理の話題を各所で披露することが多いのですが、完全に趣味が高じた結果としてAIというか機械学習とインド料理を掛け合わせたら面白いことが出来るのではないか?と思い、ついにこの度本まで出すことになりました(笑…

AutoML Tablesと他の機械学習モデルとのパフォーマンス比較をしてみた(追記あり)

以前よりGoogleではCloud AutoMLという"Learning to learn"フレームワークによる「人手完全不要の全自動機械学習モデリング&API作成」サービスを展開してきていましたが、それらは画像認識や商品推薦はたまた自然言語処理がメインで、最もオーソドックスな…

NN Playgroundに出てくる「渦巻きサンプルの二値分類」を学習器を変えながら試してみる(追記あり)

A Neural Network PlaygroundというDeep Learningのパラメータを変えながらその挙動を見て学べる(楽しめる)サイトがTensorFlowプロジェクトからの提供であるんですが、そのサンプルデータセットの4番目に「渦巻きサンプル」(別名「スイスロール」)があり…

RにTensorFlow + Kerasを実装した{keras}パッケージがやって来たので試してみた(追記2件あり)

Python側でのTensorFlowの隆盛を他所に、R側では{tensorflow}も使いにくいし*1これはPythonistaに転生しなければならんのかなぁ。。。ということを思っていたら、出ました。あのKerasのRパッケージです。インストール手順は普通にhttps://rstudio.github.io/…

Deep Learningで遊ぶ(3): LSTM-RNNで夏目漱石っぽい文章の生成にトライしてみる

そう言えばこのシリーズ長らく放置してました(汗)。いよいよこのブログもネタ切れが著しくなってきたので、今更そんな古いネタやるのかよと怒られるのを承知で「単に自分がやってみたかったから」というだけの理由で今更感のあるネタをやることにします。…

Deep Learningで遊ぶ(2): オンラインニュース人気度+ベイズ最適化によるパラメータチューニング

追記(2016年8月22日) {rBayesianOptimization}の使い方を間違えていて、この記事の下部では実際にはテスト誤差ではなくトレーニング誤差を評価してしまっていますorz 実際にはScore返値にholdoutを入れるのが正解です。別に{rBayesianOptimization}単体で…

Deep Learningで遊ぶ(1): テニス四大大会データセット(追記あり: 正規化した場合の検証)

MXnet / Kerasが本格的に普及してきたことで、いよいよ「誰でも(割と)気軽にDeep Learningを実践できる」時代になってきましたね、という話を前回の記事では一通りやってみました。ということで、これからしばらく「気軽に実践できるようになったけど実際…