SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  93
Télécharger pour lire hors ligne
1
) - 0(
24 8 1
: 8
441 /20 . 0 )0//1( )0.
A (
2
F1
I
)3 . ( (
A
• A
• G
•
•
0
7 0 p 1 2 7
7
•
• ( ) )
• ( ) 9 )
• 0
:
A A
1
M 4
• / 1
IB1 )
B1
1 ) ) (
!"# =
(&')
()*) +
G 9
• ) (
• W 1
• A
• 1 1
1
•
•
•
• )(
• 3 2
•
• :
K
• V D M N S T L
-
-
--
-
(
-
-
-
) --
-
- -
- B
•
1 0
1 0 )
• - 6- I
•
•
• 6 5 I
( (
⋮
⋮
ソメイヨシノヤエザクラ
RS 4 I 6 : . 6 13 13.9
I 5.1
1.4
1 0
2 0
Excel風に書いて見ると
1行目のデータの特徴量を縦ベクトルで書くと
一般化した表現にすると
'(
)
'*
())
-
1 0
2 0
R
S : 0 01 1 1 1 7 1 7 02 2 1701
+1
-1
M EP
L
• 21
•
•
• 2
•
•
• 2 2
2
1
[Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
4 2 2
242 2
4
[Sebastian Raschka (2017) Python Machine Learning Packt Publishing)
2
1
[Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
!
2
"!
6
6
#$
#%
#&
2
: (%
(*)
: (&
*
• 7
!"
7
#$
#%
#&
7
2
7
: (%
(*)
: (&
*
• ( )1 2 0
3
!"
0
0
#$
#%
#&
0
3
: (%
(*)
: (&
*)
!
"!
1
#$
#%
#&
:
Σ TH
#$ + #%+%
(-)
+ #&+&
(-) / 0 = 2
1, 56 0 ≥ 0
−1, :;ℎ=>#5?=
: +%
(-)
: +&
-
- 0
3 *
- 0
3 *
!"
: 3 -
#$
#%
#&
Σ TH
* = #$ + #%-%
(/)
+ #&-&
(/) 1 * = 2
1, 56 * ≥ 0
−1, :;ℎ=>#5?=
#
1 * 3
: -%
(/)
: -&
/
• 32
• !"
($)
∶
• !'
($)
∶
•
• (): 32
• (": 32 ” ”
• (': 32 ” ”
•
• , = (. + ("× !"
($)
+ ('× !'
($)
•
• 12 = 3
1, 67 , ≥ 0
−1, ;<ℎ>?(6@>
#
1 -
•
• 1 -
• 1 3
•
•
!" = $
1, '( ) ≥ 0
−1, -.ℎ012'30
!
"!
: 1 0
3 4 0
#$
#%
#&
Σ TH
* = #$ + #%-%
(/)
+ #&-&
(/) 1 * = 2
1, 56 * ≥ 0
−1, :;ℎ=>#5?=
4*
-
4*
-
: -%
(/)
: -&
/
1 0
• 5 - 0, 23 1
• , 5
• - -
• , 5
• - -
!(#) − &!(#)
) )
) )
) )
) )
- -
:3
∆() = + !(#) − &!(#) () ≔ () + ∆()
∆(. = + !(#) − &!(#) /.
(#)
(. ≔ (. + ∆(.
∆(0 = + !(#) − &!(#) /0
(#)
(0 ≔ (0 + ∆(0
+ ) + (
• h co h
• h 7 2 t
• g riL n M u l
a 7 2 ut l Es
e L
!"#" + !%#% + !&#& = 0
SE b R
!" =	-0.3837565463633676
!% =	-0.7061175641365005	
!&=	1.8347182824773658
t y1 d R
#& = 0.4#% + 0.2
L k P
e
p 276 2360 0 6361 6 3 376 0 : 3 6 : 2 0 3:2361
3 7
!
"!
8:0(
3( (
#$
#%
#&
Σ ()*+,)-
. / =
1
1 + 345/ = #$ + #%6%
(8)
+ #&6&
(8)
3) 1
*
3) 1
*
: 6%
(8)
: 6&
8
!"
: 30
#$
#%
#&
Σ ()*+,)-
. / =
1
1 + 345/ = #$ + #%6%
(8)
+ #&6&
(8)
0
1 * 3
9: 6%
(8)
9: 6&
8
#
•
• !"
($)
∶ )
• !'
($)
∶ )
• 4
• (): (
• (": ” )”
• (': ” )”
• 0
• , = (. + ("× !"
($)
+ ('× !'
($)
• 0
•
• 1 , =
"
"2345
#
• )
• 0
• 0
• . 0
•
• ! " =
$
$%&'(
•
~ 225
:
1
)
• (
• ( :
4
• ~ ! "
• ~ 1 − ! "
$
$%&'(
e	
e	= 2.71828…
z 4 5
!
"!
: 1(0
4(0(
#$
#%
#&
Σ ()*+,)-
. / =
1
1 + 345/ = #$ + #%6%
(8)
+ #&6&
(8)
4* 2
4* 2
: 6%
(8)
: 6&
8
)
1(0
) (
•
• 3 :
• 4
! " = − %
&
' & log + , & + 1 − '(&) log 1 − +(, & ) ∆23 = −4
5!
523
= 4 %
&
' & − + , & 63
&
4
23 ≔ 23 + ∆23
) (
• S ME P L
R 1 12 7 2 0 2 2 2 1 : 42 12 0
!
"!
6 4
#$%
($)
#$$
($)
#$(
($)
:
Σ *+,-
Σ *+,-
Σ *+,-
#(%
($)
#($
($)
#((
($)
#.%
($)
#.$
($)
#.(
($)
#$%
(.)
#$$
(.)
#$(
(.)
#$.
(.)
:
Σ /012304
0
1 *
0
1 *
: 6$
(7)
: 6(
7
•
• !"
($)
∶
• !'
($)
∶
• 7
• ():
• (": ” ”
• (': ” ”
• L. 4
• , = (. + ("× !"
($)
+ ('× !'
($)
• ,
• R
•
• R
• U
•
•
#
• )10 41 8
• 8
• (
4 -
• 2
•
• 4 2
2
! =
1
1 + %&'
! = (
2
!) =
exp -)
.
∑012
3
exp -0
.
)
•
(
0 5
:
•
• 5
( 0 1 )(
)
•
!"
0
1
1
Σ &'()
Σ &'()
−1
1
1
1
−2
Σ ,-.
/0
/1
/2
0 0
0 1
1 0
1 1
0 0
1 0
1 0
2 1
0
1
1
0
×
◯
◯
× .
.
..
) (
)
)
Ian Goodfellow, Deep Learning (The MIT Press,2016) p166~171
3 M 10
3
2
C 5 p
1
[Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
• sr o 4
• P5N srP5N
• a lF a
• a sr F a
• a ag F P5N v
• t o e 4
• i u F T
- +
+ -
1
[Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
5
•
• 8 46
•
• 8 6
•
• 8
()
•
• : ( ) (
• : 5 5
•
• 5 8
• : 9 2 759 4 0
(255,255, … , 67,23, … , 128 … , 256)
9 5 : 4
• O MH H
• s M 3,12 t
• own O a
• 53
• o rQ 53
• i
• e H
Q
AA
b '
H (
0:38 4 5 A C
58 3 Ou Q A O H M Ou M
()
•
•
•
•
•
•
• .
•
1 2 .
• 3 .
.
• .
•
• . 3
•
• o 2
•
• mZ A 2
• :0 3 3
• 1 mZ 3 : 3
• mZ 3 6 7 6 9 I 73
• o 2
• 9 59: 7 7 :
• 9 .
• 77 7 :
• 9 / D
• O GQ SV W
• 9
• PLMX I K SV
• 9 2
• a i g i
• l v ot w a
• n
• i g i
• r cd js hT
• n
h I pkm
1 4/ 8162 8 12 8 86
bhQ
js i d
1 80 2 6/.2 8 8 2 2
js i d q
1 4/ 12 1 / 80 86 12
22
1 :22 86 4/ 8162 8 12
2 /
1 2 / 86 4/ 8162 8 12
_T ie i
1 1 8 1 8 866/ /8 / y
6
, ) , ,( ,(
6
( (, ,( ,(
67
, , (, , )
C
•
• 6:
• ( ( (
• 6:
• 7 98
• 0 5 0 5
•
• 0 ,) 24
(
• 7 4 26 ( ( )
(255,255, … , 67,23, … , 128 … , 256)
7 9 6 8
!"#
(")
⋮
!"'()
(")
Σ +,-.
Σ +,-.
Σ +,-.
!/#
(")
⋮
!/'()
(")
!0#
(")
⋮
!0'()
(")
1"
2
1/
(2)
⋮
⋮
⋮
⋮
1'()
(2)
7
4 48 8
4 0
( )
!"#
(")
⋮
!"'()
(")
Σ +,-.
Σ +,-.
Σ +,-.
!/#
(")
⋮
!/'()
(")
!0#
(")
⋮
!0'()
(")
• 7 1
•
Σ "#$%
8
7 5 4
Σ "#$%
&'
(
&)
(()
⋮
⋮
⋮
⋮
&-.)
(()
Σ "#$%/'0
⋮
/'-.)
Σ "#$%/'0
⋮
/'-.)
4
8
M 241
• 7 3 5
•
Σ "#$%
) 080 7(7 46 (3(29
• 7 4
• 2 4
• -6 54 48 - 120 N V
) )
e 7 g
p 9 : C C a IS m 9 : R L 9 :
(
6 7
( ( ( ( , )
#
• M 7
• C
• , ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
2 #
• , t e
• t e
• t e H : H 5
• 7 , 1 -23
• n o 4 1 -23
• 4 21 023 5
• 8
• 8
• 8 '
• 8 (
• 8 )
• h O HO H : O H 5
• 7 ,
•
•
2 # #
• 7
•
Σ "#$%
&'
&(
⋮
&*'
&'
&(
⋮
&*'
9
• 0
•
•
•
•
• 0
,1
,1
,1
44
I
5
1
0
-
1 2
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
7
0 1 0 1
02
8
02
8
8
8
8 8
8
•
•
4 6
•
•
• ) ) 0
6 0 ) )
n )
• 1 2 p (
• 6 8
• K m 6 M 8
9 w: K 55
•
• l O hOk g h 8 5 sO
o 9 K h K 5
• m
• 9 )
• p
• gt m
• //
• 6
• )
• p
•
• // . (
• b ad g v h
o
• ! =
#$
#%
#&
, ( =
)$
)%
)&
• )$#$ + )%#% + )&#&
• ukwr h dPd
• n g v h
•
+ ,
- .
×
#
0 =
+# + ,0
-# + .0
• R dPdZo zs
• W y (n i) nb adZ
• 45 = )$ )% )&
• 45 ! h
• 45! = )$ )% )& ×
#$
#%
#&
= )$#$ + )%#% + )
4L C 1 C 0 C C . A : C C
C A C C 2 t
4 fl : : zsO C y
4 pmce 0 C -A 8 5 K C: 5 C 6 / A
KKK# # # : NM A ) ( A C A K# :
• 0 8 7
• 8 S8 2 0 8
Σ "#$%&'(
ソメイヨシノの確率
ヤエザクラの確率
シダレザクラの確率
Σ "#$%&'(
Σ "#$%&'(
)*
)+
),
-*
-+
-,
-* =
/01
/01 + /03 + /04
-+ =
/03
/01 + /03 + /04
-, =
/04
/01 + /03 + /04
) ( 8 8
1
•
• 8
•
• 8
• y
• c kn hpe
•
• i
• .8847 5//8 31 63.1/937./ /8 17
• y
• c kn hpe
b
•
• r am os f :
q t b
•
• 9
•
• 9 9
• 9 0 9
•
•
•
!
"!
:
#$
#%
#&
Σ
( 1 0)
2 0 * -
( 1 0)
2 0 * -
()*+,)-
. / =
1
1 + 345#$ + #%6%
(8)
+ #&6&
(8)
6%
8
6&
(8)
5
5
!
"!
:
2
#$%
($)
#$$
($)
#$(
($)
Σ
1
0 - * -
0 - * -
*+,-.+/
Σ *+,-.+/
Σ *+,-.+/
#(%
($)
#($
($)
#((
($)
#0%
($)
#0$
($)
#0(
($)
#$%
(0)
#$$
(0)
#$(
(0)
#$0
(0)
Σ *+,-.+/1$
2
1(
(2)
3
3
•
• 9
1 1
•
• 9
1
•
•
• CdgC h p nui M cgeC C b
cCcgeC CLl
• p
• aC s
• aC
• 0
• 99 2 9 1 -.0 82 2. 8 8 8 82 G b cCcg
eC C C h r m ot E
• : 0 9 1 99 2 097 / 9 / 1. . :2 :. .72 2 8 8
8 0 9 1 7.0 82 2. 8 8 28 82 8 /. 2 .8 9: 7 . 98
ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要

Contenu connexe

Tendances

PostgreSQL 15 開発最新情報
PostgreSQL 15 開発最新情報PostgreSQL 15 開発最新情報
PostgreSQL 15 開発最新情報Masahiko Sawada
 
これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本
これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本
これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本Takahiro YAMADA
 
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説Masahiko Sawada
 
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)NTT DATA Technology & Innovation
 
KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話
KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話
KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話imurata8203
 
Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)
Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)
Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)オラクルエンジニア通信
 
マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能
Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能
Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能Tetsurou Yano
 
Java でつくる 低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる低レイテンシ実装の技巧Java でつくる低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる 低レイテンシ実装の技巧 Ryosuke Yamazaki
 
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once SemanticsApache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once SemanticsYoshiyasu SAEKI
 
CVE、JVN番号の取得経験者になろう!
CVE、JVN番号の取得経験者になろう!CVE、JVN番号の取得経験者になろう!
CVE、JVN番号の取得経験者になろう!kazkiti
 
Spring fest2020 spring-security
Spring fest2020 spring-securitySpring fest2020 spring-security
Spring fest2020 spring-security土岐 孝平
 
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性Ohyama Masanori
 
Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方
Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方
Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方kwatch
 
最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5
最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5
最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5Takahiro YAMADA
 
PostgreSQL運用管理入門
PostgreSQL運用管理入門PostgreSQL運用管理入門
PostgreSQL運用管理入門Yoshiyuki Asaba
 

Tendances (20)

Metaspace
MetaspaceMetaspace
Metaspace
 
PostgreSQL 15 開発最新情報
PostgreSQL 15 開発最新情報PostgreSQL 15 開発最新情報
PostgreSQL 15 開発最新情報
 
これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本
これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本
これからのJDK 何を選ぶ?どう選ぶ? (v1.2) in 熊本
 
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
 
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)
PostgreSQL 14 モニタリング新機能紹介(PostgreSQL カンファレンス #24、2021/06/08)
 
KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話
KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話
KubernetesバックアップツールVeleroとちょっとした苦労話
 
Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)
Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)
Oracle GoldenGateでの資料採取(トラブル時に採取すべき資料)
 
マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
マネージドPostgreSQLの実現に向けたPostgreSQL機能向上(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
 
Oracle Database Vaultのご紹介
Oracle Database Vaultのご紹介Oracle Database Vaultのご紹介
Oracle Database Vaultのご紹介
 
Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能
Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能
Nextcloud 16,15の新機能とOnline Office機能
 
Java でつくる 低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる低レイテンシ実装の技巧Java でつくる低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる 低レイテンシ実装の技巧
 
pg_dbms_statsの紹介
pg_dbms_statsの紹介pg_dbms_statsの紹介
pg_dbms_statsの紹介
 
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once SemanticsApache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
 
CVE、JVN番号の取得経験者になろう!
CVE、JVN番号の取得経験者になろう!CVE、JVN番号の取得経験者になろう!
CVE、JVN番号の取得経験者になろう!
 
Spring fest2020 spring-security
Spring fest2020 spring-securitySpring fest2020 spring-security
Spring fest2020 spring-security
 
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
 
Oracle GoldenGate アーキテクチャと基本機能
Oracle GoldenGate アーキテクチャと基本機能Oracle GoldenGate アーキテクチャと基本機能
Oracle GoldenGate アーキテクチャと基本機能
 
Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方
Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方
Nippondanji氏に怒られても仕方ない、配列型とJSON型の使い方
 
最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5
最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5
最適なOpenJDKディストリビューションの選び方 #codetokyo19B3 #ccc_l5
 
PostgreSQL運用管理入門
PostgreSQL運用管理入門PostgreSQL運用管理入門
PostgreSQL運用管理入門
 

Similaire à ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要

(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 (最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 Kenshi Toritani
 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~Kenshi Toritani
 
20190317 prml ch2 probability Distribution
20190317 prml ch2 probability Distribution20190317 prml ch2 probability Distribution
20190317 prml ch2 probability DistributionYoichi Tokita
 
Let's do Inverse RL
Let's do Inverse RLLet's do Inverse RL
Let's do Inverse RLDongmin Lee
 
20190209 bayes modeling_s_pub
20190209 bayes modeling_s_pub20190209 bayes modeling_s_pub
20190209 bayes modeling_s_pubYoichi Tokita
 
ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定
ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定
ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定Kenshi Toritani
 
ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)
ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)
ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)Dimitris Psounis
 
Autenticación y Firma Digital
Autenticación y Firma DigitalAutenticación y Firma Digital
Autenticación y Firma DigitalSamary Páez
 
Les échanges, cours de philosophie
Les échanges, cours de philosophieLes échanges, cours de philosophie
Les échanges, cours de philosophieFrançois Jourde
 
20190316 bayes modeling
20190316 bayes modeling 20190316 bayes modeling
20190316 bayes modeling Yoichi Tokita
 
Cortexm3 lpc1768 programming
Cortexm3 lpc1768 programmingCortexm3 lpc1768 programming
Cortexm3 lpc1768 programmingfivesquare
 
Cycle 3 programme de sciences et technologie
Cycle 3   programme de sciences et technologieCycle 3   programme de sciences et technologie
Cycle 3 programme de sciences et technologieCHIROUDAKamel
 
Autoethnography As Method
Autoethnography As MethodAutoethnography As Method
Autoethnography As MethodRichard Hogue
 
Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...
Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...
Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...Pino Ciampolillo
 
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)Masato Mita
 

Similaire à ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要 (20)

(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 (最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機械学習 シーズン1 〜ディープラーニング超概要〜 
 
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
(最新版はコメント欄のリンク参照ください) ゼロから始める機学習 シーズン1~ディープラーニング超概要編~
 
20190317 prml ch2 probability Distribution
20190317 prml ch2 probability Distribution20190317 prml ch2 probability Distribution
20190317 prml ch2 probability Distribution
 
Let's do Inverse RL
Let's do Inverse RLLet's do Inverse RL
Let's do Inverse RL
 
20190209 bayes modeling_s_pub
20190209 bayes modeling_s_pub20190209 bayes modeling_s_pub
20190209 bayes modeling_s_pub
 
ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定
ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定
ゼロから始める機械学習 シーズン2 機械学習と意思決定
 
ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)
ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)
ΠΛΗ30 ΚΑΡΤΑ 1.5 (4sl)
 
Autenticación y Firma Digital
Autenticación y Firma DigitalAutenticación y Firma Digital
Autenticación y Firma Digital
 
Les échanges, cours de philosophie
Les échanges, cours de philosophieLes échanges, cours de philosophie
Les échanges, cours de philosophie
 
20190316 bayes modeling
20190316 bayes modeling 20190316 bayes modeling
20190316 bayes modeling
 
Chap1
Chap1Chap1
Chap1
 
Dashboard
DashboardDashboard
Dashboard
 
JHH CV
JHH CVJHH CV
JHH CV
 
Espacial (1)
Espacial (1)Espacial (1)
Espacial (1)
 
Cortexm3 lpc1768 programming
Cortexm3 lpc1768 programmingCortexm3 lpc1768 programming
Cortexm3 lpc1768 programming
 
Cycle 3 programme de sciences et technologie
Cycle 3   programme de sciences et technologieCycle 3   programme de sciences et technologie
Cycle 3 programme de sciences et technologie
 
Romanesque architecture
Romanesque architectureRomanesque architecture
Romanesque architecture
 
Autoethnography As Method
Autoethnography As MethodAutoethnography As Method
Autoethnography As Method
 
Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...
Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...
Aia autorizzazione integrata ambientale osservazioni del comitato cittadino i...
 
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去 (NLP2020)
 

ゼロから始める機械学習 ディープラーニング超概要

  • 2. : 8 441 /20 . 0 )0//1( )0.
  • 4.
  • 5. A
  • 7.
  • 8.
  • 9. 0 7 0 p 1 2 7 7 • • ( ) ) • ( ) 9 )
  • 11. M 4 • / 1 IB1 ) B1 1 ) ) ( !"# = (&') ()*) +
  • 12. G 9 • ) ( • W 1 • A • 1 1
  • 13.
  • 14. 1
  • 16. K • V D M N S T L - - -- - ( - - - ) -- - - - - B
  • 17.
  • 18.
  • 19. 1 0 1 0 ) • - 6- I • • • 6 5 I ( ( ⋮ ⋮ ソメイヨシノヤエザクラ RS 4 I 6 : . 6 13 13.9 I 5.1 1.4 1 0 2 0 Excel風に書いて見ると 1行目のデータの特徴量を縦ベクトルで書くと 一般化した表現にすると '( ) '* ()) - 1 0 2 0
  • 20. R S : 0 01 1 1 1 7 1 7 02 2 1701 +1 -1 M EP L
  • 23. 1 [Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
  • 24. 4 2 2 242 2 4 [Sebastian Raschka (2017) Python Machine Learning Packt Publishing)
  • 25. 2 1 [Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
  • 28. • ( )1 2 0 3 !" 0 0 #$ #% #& 0 3 : (% (*) : (& *)
  • 29.
  • 30. ! "! 1 #$ #% #& : Σ TH #$ + #%+% (-) + #&+& (-) / 0 = 2 1, 56 0 ≥ 0 −1, :;ℎ=>#5?= : +% (-) : +& - - 0 3 * - 0 3 *
  • 31. !" : 3 - #$ #% #& Σ TH * = #$ + #%-% (/) + #&-& (/) 1 * = 2 1, 56 * ≥ 0 −1, :;ℎ=>#5?= # 1 * 3 : -% (/) : -& /
  • 32. • 32 • !" ($) ∶ • !' ($) ∶ • • (): 32 • (": 32 ” ” • (': 32 ” ” • • , = (. + ("× !" ($) + ('× !' ($) • • 12 = 3 1, 67 , ≥ 0 −1, ;<ℎ>?(6@> #
  • 33. 1 - • • 1 - • 1 3 • • !" = $ 1, '( ) ≥ 0 −1, -.ℎ012'30
  • 34. ! "! : 1 0 3 4 0 #$ #% #& Σ TH * = #$ + #%-% (/) + #&-& (/) 1 * = 2 1, 56 * ≥ 0 −1, :;ℎ=>#5?= 4* - 4* - : -% (/) : -& / 1 0
  • 35. • 5 - 0, 23 1 • , 5 • - - • , 5 • - - !(#) − &!(#) ) ) ) ) ) ) ) ) - - :3 ∆() = + !(#) − &!(#) () ≔ () + ∆() ∆(. = + !(#) − &!(#) /. (#) (. ≔ (. + ∆(. ∆(0 = + !(#) − &!(#) /0 (#) (0 ≔ (0 + ∆(0 + ) + (
  • 36. • h co h • h 7 2 t • g riL n M u l a 7 2 ut l Es e L !"#" + !%#% + !&#& = 0 SE b R !" = -0.3837565463633676 !% = -0.7061175641365005 !&= 1.8347182824773658 t y1 d R #& = 0.4#% + 0.2 L k P e p 276 2360 0 6361 6 3 376 0 : 3 6 : 2 0 3:2361
  • 37. 3 7
  • 38. ! "! 8:0( 3( ( #$ #% #& Σ ()*+,)- . / = 1 1 + 345/ = #$ + #%6% (8) + #&6& (8) 3) 1 * 3) 1 * : 6% (8) : 6& 8
  • 39. !" : 30 #$ #% #& Σ ()*+,)- . / = 1 1 + 345/ = #$ + #%6% (8) + #&6& (8) 0 1 * 3 9: 6% (8) 9: 6& 8 #
  • 40. • • !" ($) ∶ ) • !' ($) ∶ ) • 4 • (): ( • (": ” )” • (': ” )” • 0 • , = (. + ("× !" ($) + ('× !' ($) • 0 • • 1 , = " "2345 #
  • 41. • ) • 0 • 0 • . 0 • • ! " = $ $%&'( • ~ 225 : 1 ) • ( • ( : 4 • ~ ! " • ~ 1 − ! " $ $%&'( e e = 2.71828… z 4 5
  • 42. ! "! : 1(0 4(0( #$ #% #& Σ ()*+,)- . / = 1 1 + 345/ = #$ + #%6% (8) + #&6& (8) 4* 2 4* 2 : 6% (8) : 6& 8 ) 1(0
  • 43. ) ( • • 3 : • 4 ! " = − % & ' & log + , & + 1 − '(&) log 1 − +(, & ) ∆23 = −4 5! 523 = 4 % & ' & − + , & 63 & 4 23 ≔ 23 + ∆23
  • 44. ) ( • S ME P L R 1 12 7 2 0 2 2 2 1 : 42 12 0
  • 45.
  • 46. ! "! 6 4 #$% ($) #$$ ($) #$( ($) : Σ *+,- Σ *+,- Σ *+,- #(% ($) #($ ($) #(( ($) #.% ($) #.$ ($) #.( ($) #$% (.) #$$ (.) #$( (.) #$. (.) : Σ /012304 0 1 * 0 1 * : 6$ (7) : 6( 7
  • 47. • • !" ($) ∶ • !' ($) ∶ • 7 • (): • (": ” ” • (': ” ” • L. 4 • , = (. + ("× !" ($) + ('× !' ($) • , • R • • R • U • • #
  • 48. • )10 41 8 • 8 • ( 4 -
  • 49. • 2 • • 4 2 2 ! = 1 1 + %&' ! = ( 2 !) = exp -) . ∑012 3 exp -0 .
  • 51. • 5 ( 0 1 )(
  • 52. ) • !" 0 1 1 Σ &'() Σ &'() −1 1 1 1 −2 Σ ,-. /0 /1 /2 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 2 1 0 1 1 0 × ◯ ◯ × . . .. ) ( ) ) Ian Goodfellow, Deep Learning (The MIT Press,2016) p166~171 3 M 10 3 2 C 5 p
  • 53. 1 [Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
  • 54. • sr o 4 • P5N srP5N • a lF a • a sr F a • a ag F P5N v • t o e 4 • i u F T - + + -
  • 55. 1 [Sebastian Raschka (2017)8Python Machine Learning Packt Publishing)
  • 56. 5 • • 8 46 • • 8 6 • • 8
  • 57. () • • : ( ) ( • : 5 5 • • 5 8 • : 9 2 759 4 0 (255,255, … , 67,23, … , 128 … , 256) 9 5 : 4
  • 58. • O MH H • s M 3,12 t • own O a • 53 • o rQ 53 • i • e H Q AA b ' H ( 0:38 4 5 A C 58 3 Ou Q A O H M Ou M ()
  • 59.
  • 61. • . • 1 2 . • 3 . . • . • • . 3
  • 62. • • o 2 • • mZ A 2 • :0 3 3 • 1 mZ 3 : 3 • mZ 3 6 7 6 9 I 73 • o 2
  • 63. • 9 59: 7 7 : • 9 . • 77 7 : • 9 / D • O GQ SV W • 9 • PLMX I K SV • 9 2
  • 64. • a i g i • l v ot w a • n • i g i • r cd js hT • n h I pkm 1 4/ 8162 8 12 8 86 bhQ js i d 1 80 2 6/.2 8 8 2 2 js i d q 1 4/ 12 1 / 80 86 12 22 1 :22 86 4/ 8162 8 12 2 / 1 2 / 86 4/ 8162 8 12 _T ie i 1 1 8 1 8 866/ /8 / y
  • 65.
  • 66. 6 , ) , ,( ,( 6 ( (, ,( ,(
  • 67. 67 , , (, , ) C
  • 68. • • 6: • ( ( ( • 6: • 7 98 • 0 5 0 5 • • 0 ,) 24 (
  • 69. • 7 4 26 ( ( ) (255,255, … , 67,23, … , 128 … , 256) 7 9 6 8
  • 70. !"# (") ⋮ !"'() (") Σ +,-. Σ +,-. Σ +,-. !/# (") ⋮ !/'() (") !0# (") ⋮ !0'() (") 1" 2 1/ (2) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1'() (2) 7 4 48 8 4 0 ( ) !"# (") ⋮ !"'() (") Σ +,-. Σ +,-. Σ +,-. !/# (") ⋮ !/'() (") !0# (") ⋮ !0'() (")
  • 72. Σ "#$% 8 7 5 4 Σ "#$% &' ( &) (() ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ &-.) (() Σ "#$%/'0 ⋮ /'-.) Σ "#$%/'0 ⋮ /'-.) 4 8 M 241
  • 73. • 7 3 5 • Σ "#$%
  • 74. ) 080 7(7 46 (3(29 • 7 4 • 2 4
  • 75. • -6 54 48 - 120 N V ) ) e 7 g p 9 : C C a IS m 9 : R L 9 : (
  • 76. 6 7 ( ( ( ( , )
  • 77. # • M 7 • C • , ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
  • 78. 2 # • , t e • t e • t e H : H 5 • 7 , 1 -23 • n o 4 1 -23 • 4 21 023 5 • 8 • 8 • 8 ' • 8 ( • 8 ) • h O HO H : O H 5 • 7 , • •
  • 79. 2 # # • 7 • Σ "#$% &' &( ⋮ &*' &' &( ⋮ &*' 9
  • 81. ,1 ,1 ,1 44 I 5 1 0 - 1 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
  • 82. 7 0 1 0 1 02 8 02 8 8 8 8 8 8
  • 83.
  • 84. • • 4 6 • • • ) ) 0 6 0 ) ) n ) • 1 2 p ( • 6 8
  • 85. • K m 6 M 8 9 w: K 55 • • l O hOk g h 8 5 sO o 9 K h K 5 • m • 9 ) • p • gt m • // • 6 • ) • p • • // . (
  • 86. • b ad g v h o • ! = #$ #% #& , ( = )$ )% )& • )$#$ + )%#% + )&#& • ukwr h dPd • n g v h • + , - . × # 0 = +# + ,0 -# + .0 • R dPdZo zs • W y (n i) nb adZ • 45 = )$ )% )& • 45 ! h • 45! = )$ )% )& × #$ #% #& = )$#$ + )%#% + ) 4L C 1 C 0 C C . A : C C C A C C 2 t 4 fl : : zsO C y 4 pmce 0 C -A 8 5 K C: 5 C 6 / A KKK# # # : NM A ) ( A C A K# :
  • 87. • 0 8 7 • 8 S8 2 0 8 Σ "#$%&'( ソメイヨシノの確率 ヤエザクラの確率 シダレザクラの確率 Σ "#$%&'( Σ "#$%&'( )* )+ ), -* -+ -, -* = /01 /01 + /03 + /04 -+ = /03 /01 + /03 + /04 -, = /04 /01 + /03 + /04 ) ( 8 8 1
  • 89. • y • c kn hpe • • i • .8847 5//8 31 63.1/937./ /8 17 • y • c kn hpe b • • r am os f : q t b
  • 90. • • 9 • • 9 9 • 9 0 9 • • • ! "! : #$ #% #& Σ ( 1 0) 2 0 * - ( 1 0) 2 0 * - ()*+,)- . / = 1 1 + 345#$ + #%6% (8) + #&6& (8) 6% 8 6& (8) 5 5 ! "! : 2 #$% ($) #$$ ($) #$( ($) Σ 1 0 - * - 0 - * - *+,-.+/ Σ *+,-.+/ Σ *+,-.+/ #(% ($) #($ ($) #(( ($) #0% ($) #0$ ($) #0( ($) #$% (0) #$$ (0) #$( (0) #$0 (0) Σ *+,-.+/1$ 2 1( (2) 3 3
  • 91. • • 9 1 1 • • 9 1 • •
  • 92. • CdgC h p nui M cgeC C b cCcgeC CLl • p • aC s • aC • 0 • 99 2 9 1 -.0 82 2. 8 8 8 82 G b cCcg eC C C h r m ot E • : 0 9 1 99 2 097 / 9 / 1. . :2 :. .72 2 8 8 8 0 9 1 7.0 82 2. 8 8 28 82 8 /. 2 .8 9: 7 . 98