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マルチタスク学習 × CVR予測の研究まとめ
LGTM: 13
#機械学習 #MachineLearning #DeepLearning #広告

Link: https://qiita.com/guglilac/items/118053c99ddf368fcf06

マルチタスク学習 × CVR予測の研究まとめ - Qiita

はじめに

今回はCVR (Conversion Rate) 予測の問題をマルチタスク学習で解く研究の論文をいくつか調べたのでまとめていきたいと思います。

CVR予測はユーザーが広告をクリックした後、商品の購入やフォームの入力な...

1 viewedited 09:00

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【私家版】MathWorksディープラーニング知識クイズの解答解説を作ってみた
LGTM: 7
#機械学習 #MachineLearning #DeepLearning #AI #深層学習

Link: https://qiita.com/y-vectorfield/items/548b77680a52b7ceea01

【私家版】MathWorksディープラーニング知識クイズの解答解説を作ってみた - Qiita

ネットで調べ物をしていたら、下図のバナー広告を目にしました。

MatLab1を開発していることで知られているMathWorks者が自社製品の広告の一環でディープラーニング知識クイズを出題していることが分かりました。但し、解答解説...

2 viewsedited 09:00

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Darknet YOLOv4 を Google Open Images Datasetのデータを使って学習させる with Elixir
LGTM: 5
#Elixir #MachineLearning #fukuoka.ex

Link: https://qiita.com/the_haigo/items/76d1ee732f63f6b6d979

Darknet YOLOv4 を Google Open Images Datasetのデータを使って学習させる with Elixir - Qiita

はじめに

この記事はcvlibで使うように独自データセットでyolov4を学習した手順をまとめたものです
ファイル周りの処理やファイルリストの作成にElixirを使用しています

環境

OS ubuntu 20.04.2 L...

1 viewedited 21:00

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単変量時系列データへのDMDの適用と結果の見方
LGTM: 13
#Python #MachineLearning #dmd #DataScience #feature-engineering

Link: https://qiita.com/tanaka_soichiro/items/56c02ad53bc0babe62ab

単変量時系列データへのDMDの適用と結果の見方 - Qiita

はじめに

こんにちは、(株)日立製作所Lumada Data Science Lab.の田中と申します。

早速ですが、電流や振動、温度、圧力などのセンサデータから異常を検知したり、異常の予兆を検知するというタスクが世の中にはあ...

1 viewedited 09:00

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【GCP】Kubeflow Pipelinesを使った機械学習パイプラインの自動化
LGTM: 10
#Python #MachineLearning #Docker #GoogleCloudPlatform #TensorFlow

Link: https://qiita.com/yagi615/items/ea9b150c578b863d0ac8

【GCP】Kubeflow Pipelinesを使った機械学習パイプラインの自動化 - Qiita

はじめに

初めてのQiitaへの投稿です。独学で半年間、機械学習やGCPについて学習した物のアウトプットとして記事を書きました。間違いなどございましたら、ご指摘いただけると幸いです。

　この記事では、Kubeflow Pipe...

1 viewedited 21:00

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CTR予測ライブラリDeepCTRの主要モデル全解説(2021)
LGTM: 8
#MachineLearning #DeepLearning #論文読み

Link: https://qiita.com/guglilac/items/028ba8e156e5c74f650a

CTR予測ライブラリDeepCTRの主要モデル全解説(2021) - Qiita

はじめに

Click Through Rate (CTR)の予測タスクにDeep Learningが用いられるようになって久しいです。

例えばこちらの記事を見てみると、2018年ごろにはDeep LearningとFactor...

1 viewedited 21:00

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Oracle Container Engine for Kubernetes(OKE)にKubeflowをインストールしてみる
LGTM: 2
#MachineLearning #kubernetes #oci #oraclecloud #OKE

Link: https://qiita.com/takuya_0301/items/c6e40166c37b8436698c

Oracle Container Engine for Kubernetes(OKE)にKubeflowをインストールしてみる - Qiita

はじめに

ふとしたきかっけでKubeflowを触る機会があったので、OKEにインストールしてみました。
せっかくなので、インストール手順をまとめてみようと思います。

Kubeflowとは

Kubeflowは、Kuberne...

1 view21:00

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ベイズ線形回帰で更に実践的に分析へ ~pyroによる実装例~
LGTM: 4
#機械学習 #MachineLearning #Python3 #ベイズ推定 #Pyro

Link: https://qiita.com/takubb/items/a4c9be03e2fa625d9f22

ベイズ線形回帰で更に実践的に分析へ ~pyroによる実装例~ - Qiita

はじめに

線形回帰は解釈性も高く、パラメータ推定も容易なので非常に協力な手法です。
また、一般化線形回帰へ拡張することで、より多様なデータにも適用することができるため、現在でも様々な場面で利用されています。
一方で、線形回帰を使...

1 view09:00

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【検証】音声異常へゼロショット学習
LGTM: 7
#MachineLearning #DeepLearning #異常検知 #AnomalyDetection

Link: https://qiita.com/motonobu_ut/items/bcd012b28226e4c722f4

【検証】音声異常へゼロショット学習 - Qiita

はじめに

画像の異常検知技術は、ビデオ監視、製造業の欠陥検出、医療画像分析などに応用されますが、中でも大量の画像(映像)に対して、自動かつ高精度に異常を判定する目的でAIモデルの活用が研究されています。近年、正常データのみで省コ...

1 viewedited 21:00

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エ□ゲーマーのための機械学習
LGTM: 10
#Python #初心者 #MachineLearning

Link: https://qiita.com/revvve44/items/e6488518d19794757a81

エ□ゲーマーのための機械学習 - Qiita

どうも、fripSideは南條さんよりnaoさん派
白金御行＜プラチナ☆みゆき＞です。

ところで、皆さん好きな曲ってどうやって見つけていますか？

簡単に思いつくのは、

好きなアーティストの過去の曲を調べる
同じゲームやアニ...

2 viewsedited 21:00

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OneClassSVMで正常・異常に分けて、株式のリターンの分布の推定を行う
LGTM: 2
#Python #機械学習 #MachineLearning #svm #株価

Link: https://qiita.com/Mukai1/items/4d06436d0495cca2dd12

OneClassSVMで正常・異常に分けて、株式のリターンの分布の推定を行う - Qiita

投資において、株式のリターンを正規分布と考えることが多いですが、Pythonと機械学習を使うことで、実際にはどのような分布になっているかを考察してみます。

Python、機械学習、株の話ですが、そこまで難しい内容までは踏み込まないの...

2 views09:00

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年利30%超え！！！！！LightGBMを用いたトヨタ株自動売買シミュレーション
LGTM: 54
#Python #機械学習 #MachineLearning #株価 #lightgbm

Link: https://qiita.com/kt38k/items/3c0ee4251475b6407007

年利30%超え！！！！！LightGBMを用いたトヨタ株自動売買シミュレーション - Qiita

胡散臭いタイトルですがガチです。
（シミュレーション方法等間違っていたらコメントで教えてください）

TL;DR

LightGBMを用いて翌日のトヨタ株の終値が予測実行日の終値よりも、上がる or 下がるの二値分類を実施
上がる...

1 viewedited 09:00

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AWSサービスを利用した機械学習モデルのデプロイメント
LGTM: 7
#AWS #MachineLearning #Docker #AWSLambda

Link: https://qiita.com/ps_ap/items/f37d6b7788b2cb5807aa

AWSサービスを利用した機械学習モデルのデプロイメント - Qiita

English Version (英語版)

機械学習モデルをGPUデバイスや組み込み機器などに実装することは、とても良い方法の一つです。
しかし、その一方で、非常にコストがかかります。

そこで、NVIDIA Jetson Na...

1 viewedited 09:00

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Deploying machine learning models using AWS services
LGTM: 3
#AWS #MachineLearning #Docker #AWSLambda

Link: https://qiita.com/ps_ap/items/4f4228f45847f91af8f6

Deploying machine learning models using AWS services - Qiita

日本語版 (Japanese Version)

Implementing machine learning models on GPU devices, embedded devices, etc. is the best op...

1 view09:00

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AIの実業務適用に必須なHITLという考え方と、HITLを加速させるAI×RPA
LGTM: 17
#機械学習 #MachineLearning #自動化 #AI #RPA

Link: https://qiita.com/jw-automation/items/0fc9c1b9764233975ab9

AIの実業務適用に必須なHITLという考え方と、HITLを加速させるAI×RPA - Qiita

はじめに

今回は、AIの実業務適用を検討する際に必ず覚えておきたい「HITL(Human-in-the-loop)」という考え方について書いて行きたいと思います。

HITLは元々、宇宙や防衛分野におけるモデリング・シミュレーシ...

2 viewsedited 09:00

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GPT-3 & OpenAI Codexの使用方法。文章からプログラムを自動生成する方法
LGTM: 25
#Python #機械学習 #MachineLearning #DeepLearning

Link: https://qiita.com/sugulu_Ogawa_ISID/items/ffebe8e1692b6abfd4fe

GPT-3 & OpenAI Codexの使用方法。文章からプログラムを自動生成する方法 - Qiita

本記事ではOpenAIのGPT-3およびCodexの使用方法と、文章自動生成、文章からプログラムの自動生成、プログラムから文章を自動生成する方法を紹介します。

本記事の内容

GPT-3、Codex、Copilotの違いとは
G...

1 viewedited 09:00

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Lightning Flashで物体検出モデル作成Any%RTA
LGTM: 6
#Python #MachineLearning #ポエム #PyTorch #Lightning-Flash

Link: https://qiita.com/r-murakami-ps/items/112bf902356e213d4bd2

Lightning Flashで物体検出モデル作成Any%RTA - Qiita

はじめに

どうもこんにちは、PSの村上です。昔物体検出モデルのデーモン化で記事を書いた人です。
最近職場用に桃軸のキーボードをmy new gear....しまして、打鍵感が気持ち良すぎて1秒ごとに気絶しています。
そんな感じで...

1 view09:00

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強化学習環境ライブラリ一覧
LGTM: 24
#Python #機械学習 #MachineLearning #強化学習 #OpenAIGym

Link: https://qiita.com/tokudo/items/4235c3f41cf2f94ffeae

強化学習環境ライブラリ一覧 - Qiita

これまで色々見聞きしてきてて忘れそう（というか忘れているのもいくつかありそう）なので、メモとして残しておきます。
今後もここに記録していこうかと思います。みなさんも他にご存知の環境があれば教えていただきたいです。

OpenAIgy...

1 viewedited 09:00

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MLOps系プロダクトの布教活動報告
LGTM: 8
#MachineLearning #GoogleCloudPlatform #MLOps #VertexAI

Link: https://qiita.com/kazunori279/items/8f315250058206526aa1

MLOps系プロダクトの布教活動報告 - Qiita

この記事はMLOps Advent Calendar 2021の18日目の記事です。

2016年にもTensorFlowとMLサービスの2016年の布教活動報告を書きましたが、ここ3年くらいはMLOps系の活動をメインにしてきたので...

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Introduction to Data Validation: MLOps における重要性とその分類、実用上の注意点について
LGTM: 19
#MachineLearning #MLOps

Link: https://qiita.com/AseiSugiyama/items/4e74fe788d07ba6906bc

Introduction to Data Validation: MLOps における重要性とその分類、実用上の注意点について - Qiita

この記事では MLOps における Data Validation (データバリデーション: データの検証) について概要を述べます。

Data Validation はこれ単体では新しい概念ではありません。たとえば入力フォームで入...

5 viewsedited 09:00

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