はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
4. 機械学習デザインパターン • Machine Learning Design Patterns (Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn (Google)) • https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning- design/9781098115777 • Googleプラットフォーム上でのMLの使いこなしや設計 • SE Patterns for ML Applications • https://github.com/eai-transfer/ml-design-pattern • 系統的文献調査に基づきアーキテクチャや運用パターン 中心＋信頼性・説明性関係、eAI (Engineerable) としての 後者の拡充方向性 • Machine learning
初めに 4x歳越えのエンジニアにとって機械学習は何やらややこしいもの、本を開けば数式があり、pythonがあり、何それおいしいの？5年ほど前にCourceraで機械学習を学ぼうとしたがあっさりAndrew Ng先生はWeek4で挫折。"教師付き学習"と"教師なし学習"のちがいなんだっけ？ 想定している読者 IT業界で別のキャリアを持っていて機械学習のキャリアをみにつけたい、あるいは身につけようとしたが挫折してしまった人 自分のキャリアについて ホストの開発エンジニアから始まり、クライアントサーバー、Webアプリと開発系を云十年。その後ネットワーク、インフラ系を主な仕事にしています。 機械学習とのかかわり 5年ほど前に機械学習の勉強をしようとしたが、何をやっているか意味が分からず、あっさり挫折。その後は雑誌などで読む程度。 注）データ分析・機械学種・人工知能については、この文章では厳密に分け
著者のDaniel Bourke氏はオーストラリア在住の機械学習エンジニアであり、AINOW翻訳記事『わたしの機械学習エンジニアキャリア1年目で学んだ12のこと【前編】』とその後編の著者でもあります（同氏の詳しい経歴はこちらを参照）。同氏が最近Mediumに投稿した記事『私はいかにしてTensorFlowデベロッパー認定資格に合格したか』では、TensorFlowデバロッパー認定資格を受験して合格した顛末が解説されています。 何かに挑戦することが大好きな同氏は、チャレンジとスキルアップを兼ねてGoogleが運営する資格試験「TensorFlowデベロッパー認定資格」を受験することにしました。この資格は、名称からわかる通り、メジャーなAIモデル開発環境のひとつであるTensorFlowを活用してAIモデルを構築するスキルを問うものです。 同認定資格試験の詳細および対策は以下の記事本文で解説さ
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