パターン 認識 と 機械 学習。 首都大: パターン認識と機械学習(2019)

パターン認識と機械学習 を読み解くには「微積分」「線形代数」「確率論」が必須らしい...

パターン 認識 と 機械 学習

Of course, researchers didn't go out and test everyone for clinical depression; rather, they used preexisting data. That means we're not looking at rates of clinical depression, exactly, so much as the rate at which people are diagnosed with clinical depression. People who live in countries with greater awareness of and easier to mental health services, then, are naturally going to be diagnosed at a higher rate. That may help explain the unusually low rate in Iraq, for example, where public health services are poor. Taboos against mental health disorders may also drive down diagnosis rates, for example in East Asia, artificially lowering the study's measure of clinical depression's prevalence in that region. 分布図によると、「東アジア」が最も軽度、それに続く感じで「東南アジア」も「」の割合は低いですと、つまり「」が少ないと... そんな馬鹿な! まぁ、2020年の今実施したら、「東南アジア」がぶっちぎりで「大国」と言えそうですが... どうもボクです。 いや~、サッパリ理解できなかったけども... ¥ 16,342 という大出費(涙)。 んで、読み始めたけど... ベクトルを共通の要因を持つ一連のデータの集まりとすれば、 行列は一連のデータを一定の規則に従って並べた一覧表 ととらえることができます。 脱線しましたが、 「」はというと、 とはまったく別の概念でありながら密接な関連性を持ち、一変数の場合、互いに他の としての意味を持っている( )。 は傾き、は面積を表す。 「理論から理解する feat. 1」の復習 基本的には、「と 上(著:C. ビショップ)」 の内容を嚙み砕いて説明してくれているんだと思う。 私は、完全な文系なので、高校数学とかもよく分かってないんで、高校数学から学習せんといかんのだけどね... それはさておき、って? 『Pattern Recognition and Machine Learning』の略だそうです。 「」は、 ( きかいがくしゅう、 ( : Machine learning 、略称: ML )は、明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するおよび統計モデルの科学研究である。 どちらも「パターン」が出てきましたと。 まぁ、「パターン」ってのが具体的にどんなことかっていうのはよく分からんのですが、「」というものはさんによりますと主に、 内容 入力とそれに対応すべき出力(人間の専門家が訓練例にラベル付けすることで提供されることが多いので ラベル とも呼ばれる)をする関数を生成する。 例えば、 問題では入力ベクトルと出力に対応する分類で示される例を与えられ、それらをする関数を近似的に求める。 入力のみ(ラベルなしの例)からモデルを構築する。 も参照。 ラベルありの例とラベルなしの例をどちらも扱えるようにしたもので、それによって近似関数または分類器を生成する。 周囲の環境を観測することでどう行動すべきかを学習する。 行動によって必ず環境に影響を及ぼし、環境から報酬という形でフィードバックを得ることで学習のガイドとする。 例えば がある。 観測された具体的な(訓練)例から具体的かつ固定の(テスト)例の新たな出力を予測しようとする。 関連する複数の問題について同時に学習させ、主要な問題の予測精度を向上させる。 「と 上(著:C. んで、参加したナーだと、「回帰 regression 」ってものに焦点を当ててたようです。 ちなみに、「クラス分類 classfication 」の例は、 bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006. あらかじめ用意しておいた「集合」に対して、「入力ベクトル」を当てはめてみて「出力」を算出するってことらしく、求める「出力」が1つに絞り込めるってことみたい。 それに対して、「回帰 regression 」ってのは、『「入力ベクトル」に対して、「出力」が、「1つないしそれ以上の連続変数」となる』ってことで、1つに絞り込めないらしい。 そんなこと言っても、未知の「入力」があったとして、それにマッチする「出力」ってものを知りたいのが人情。 そのため、「回帰 regression 」の目標というのが、「入力」に対して「出力」を導出してくれる「関数」を決めて上げることらしい。 Curve fitting is the process of constructing a , or , that has the best fit to a series of , possibly subject to constraints. Curve fitting can involve either , where an exact fit to the data is required, or , in which a "smooth" function is constructed that approximately fits the data. A related topic is , which focuses more on questions of such as how much uncertainty is present in a curve that is fit to data observed with random errors. Fitted curves can be used as an aid for data visualization, to infer values of a function where no data are available, and to summarize the relationships among two or more variables. refers to the use of a fitted curve beyond the of the observed data, and is subject to a since it may reflect the method used to construct the curve as much as it reflects the observed data. 「曲線フィッティング」、日本語だと「曲線あてはめ」 ってものを利用すると、 bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006. つまり、「 w 」に着目する限りは、「線形」と言えるんだと。 まぁ、そういうことらしい。 「関数」が決められたとして、まだ、問題はありますと。 それは、「分布」のどこに「線」を引いたら、「データ」との誤差を最小化ができるのかってことですかね。 それを解決するのが、「最小二乗法」ってものらしい。 最小二乗法 さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう; 最小自乗法 とも書く、 : least squares method は、測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される 、 曲線など特定の を用いて するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、 を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うことである。 この式の値が最小になるような「x」を求めていくことになるらしい。 (「w」は任意の固定値を決め打ちしておくらしいので。 ) んで、この「最小二乗法」の式が「数学的に正当性がある」と言えるのかどうかっていう証明を、ナーでしてくれたんですが、それは、また時間のある時に追記したいと思います。 ( N は「」を表す英語 "normal distribution" の頭文字から取られている)。 ですが、「と 上(著:C. 何が正しいのか分からんくなるから統一して欲しい... んで、「」の x についてのは、1 になるらしい。 雑音(ざつおん)は(ともいう)と等しいを持つ。 言い換えると、ノイズがとる値がであるということである。 う~ん、「Hatenaブログ」の とバッティングしてんのかな?分からんです... それにしても、数学の知識が無いのはキツイっすね... 今回はこのへんで。 ts0818.

次の

パターン認識と機械学習 下

パターン 認識 と 機械 学習

Of course, researchers didn't go out and test everyone for clinical depression; rather, they used preexisting data. That means we're not looking at rates of clinical depression, exactly, so much as the rate at which people are diagnosed with clinical depression. People who live in countries with greater awareness of and easier to mental health services, then, are naturally going to be diagnosed at a higher rate. That may help explain the unusually low rate in Iraq, for example, where public health services are poor. Taboos against mental health disorders may also drive down diagnosis rates, for example in East Asia, artificially lowering the study's measure of clinical depression's prevalence in that region. 分布図によると、「東アジア」が最も軽度、それに続く感じで「東南アジア」も「」の割合は低いですと、つまり「」が少ないと... そんな馬鹿な! まぁ、2020年の今実施したら、「東南アジア」がぶっちぎりで「大国」と言えそうですが... どうもボクです。 いや~、サッパリ理解できなかったけども... ¥ 16,342 という大出費(涙)。 んで、読み始めたけど... ベクトルを共通の要因を持つ一連のデータの集まりとすれば、 行列は一連のデータを一定の規則に従って並べた一覧表 ととらえることができます。 脱線しましたが、 「」はというと、 とはまったく別の概念でありながら密接な関連性を持ち、一変数の場合、互いに他の としての意味を持っている( )。 は傾き、は面積を表す。 「理論から理解する feat. 1」の復習 基本的には、「と 上(著:C. ビショップ)」 の内容を嚙み砕いて説明してくれているんだと思う。 私は、完全な文系なので、高校数学とかもよく分かってないんで、高校数学から学習せんといかんのだけどね... それはさておき、って? 『Pattern Recognition and Machine Learning』の略だそうです。 「」は、 ( きかいがくしゅう、 ( : Machine learning 、略称: ML )は、明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するおよび統計モデルの科学研究である。 どちらも「パターン」が出てきましたと。 まぁ、「パターン」ってのが具体的にどんなことかっていうのはよく分からんのですが、「」というものはさんによりますと主に、 内容 入力とそれに対応すべき出力(人間の専門家が訓練例にラベル付けすることで提供されることが多いので ラベル とも呼ばれる)をする関数を生成する。 例えば、 問題では入力ベクトルと出力に対応する分類で示される例を与えられ、それらをする関数を近似的に求める。 入力のみ(ラベルなしの例)からモデルを構築する。 も参照。 ラベルありの例とラベルなしの例をどちらも扱えるようにしたもので、それによって近似関数または分類器を生成する。 周囲の環境を観測することでどう行動すべきかを学習する。 行動によって必ず環境に影響を及ぼし、環境から報酬という形でフィードバックを得ることで学習のガイドとする。 例えば がある。 観測された具体的な(訓練)例から具体的かつ固定の(テスト)例の新たな出力を予測しようとする。 関連する複数の問題について同時に学習させ、主要な問題の予測精度を向上させる。 「と 上(著:C. んで、参加したナーだと、「回帰 regression 」ってものに焦点を当ててたようです。 ちなみに、「クラス分類 classfication 」の例は、 bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006. あらかじめ用意しておいた「集合」に対して、「入力ベクトル」を当てはめてみて「出力」を算出するってことらしく、求める「出力」が1つに絞り込めるってことみたい。 それに対して、「回帰 regression 」ってのは、『「入力ベクトル」に対して、「出力」が、「1つないしそれ以上の連続変数」となる』ってことで、1つに絞り込めないらしい。 そんなこと言っても、未知の「入力」があったとして、それにマッチする「出力」ってものを知りたいのが人情。 そのため、「回帰 regression 」の目標というのが、「入力」に対して「出力」を導出してくれる「関数」を決めて上げることらしい。 Curve fitting is the process of constructing a , or , that has the best fit to a series of , possibly subject to constraints. Curve fitting can involve either , where an exact fit to the data is required, or , in which a "smooth" function is constructed that approximately fits the data. A related topic is , which focuses more on questions of such as how much uncertainty is present in a curve that is fit to data observed with random errors. Fitted curves can be used as an aid for data visualization, to infer values of a function where no data are available, and to summarize the relationships among two or more variables. refers to the use of a fitted curve beyond the of the observed data, and is subject to a since it may reflect the method used to construct the curve as much as it reflects the observed data. 「曲線フィッティング」、日本語だと「曲線あてはめ」 ってものを利用すると、 bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006. つまり、「 w 」に着目する限りは、「線形」と言えるんだと。 まぁ、そういうことらしい。 「関数」が決められたとして、まだ、問題はありますと。 それは、「分布」のどこに「線」を引いたら、「データ」との誤差を最小化ができるのかってことですかね。 それを解決するのが、「最小二乗法」ってものらしい。 最小二乗法 さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう; 最小自乗法 とも書く、 : least squares method は、測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される 、 曲線など特定の を用いて するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、 を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うことである。 この式の値が最小になるような「x」を求めていくことになるらしい。 (「w」は任意の固定値を決め打ちしておくらしいので。 ) んで、この「最小二乗法」の式が「数学的に正当性がある」と言えるのかどうかっていう証明を、ナーでしてくれたんですが、それは、また時間のある時に追記したいと思います。 ( N は「」を表す英語 "normal distribution" の頭文字から取られている)。 ですが、「と 上(著:C. 何が正しいのか分からんくなるから統一して欲しい... んで、「」の x についてのは、1 になるらしい。 雑音(ざつおん)は(ともいう)と等しいを持つ。 言い換えると、ノイズがとる値がであるということである。 う~ん、「Hatenaブログ」の とバッティングしてんのかな?分からんです... それにしても、数学の知識が無いのはキツイっすね... 今回はこのへんで。 ts0818.

次の

「パターン認識」ってどんな仕組み?(1)

パターン 認識 と 機械 学習

より多くのデータ、より多くの質問、より良い回答 機械学習アルゴリズムは、データの中に自然なパターンを見つけてそこから洞察を生み出し、より良い意思決定と予測を行う手助けをします。 これらは、医療診断、株取引、エネルギー負荷予測などの重要な決定を行うために毎日使用されます。 たとえば、メディアポータルは機械学習を利用して何百万もの選択肢からあなたにおすすめの歌や映画を提供しています。 小売業者は、顧客の購買行動から洞察を得るために機械学習を使用しています。 機械学習をいつ使うべきか 所定の数式や方程式が存在せず、大量のデータセットと多数の変数が含まれている複雑なタスクや課題がある場合は機械学習の使用を検討しましょう。 仮に次のような状況に対処する必要がある場合は、機械学習が適しています。 教師あり学習 は、不確実さがあっても証拠に基づいて予測を行うモデルを構築します。 教師あり学習のアルゴリズムは、すでにある一連の入力データとそれに対する応答(出力)を用いてモデルを訓練し、新たなデータへの応答を合理的に予測できるようにするものです。 予測しようとする事象について、既存の応答(出力)データがある場合は、教師あり学習を使用します。 教師あり学習では、分類や回帰の手法を用いて予測モデルを作成します。 分類手法では 、離散的な応答を予測します。 例えば、電子メールが本物のメールかスパムメールか、腫瘍が癌の疑いがあるかどうか、といった場合です。 分類モデルは、データをカテゴリーに分類するための学習を行います。 用途としては、医療画像診断、音声認識、信用評価などが挙げられます。 データをタグ付け、カテゴリー化、または特定のグループやクラスに区分されている場合は分類手法を使用しましょう。 たとえば、手書き文字認識のアプリケーションでは、文字と数字を認識するために分類が使用されます。 およびコンピュータービジョンでは、 、とくに教師なしのパターン認識技術がオブジェクト検出および画像セグメンテーションに使用されます。 分類を実行するための一般的なアルゴリズムには、 、およびされた、、、、 、およびが含まれます。 回帰手法では、温度の変化や電力需要の変動など連続的な応答を予測します。 一般的な用途としては、電気負荷予測とアルゴリズム取引が含まれます。 一定のレンジを持つデータを扱っている場合、または応答の性質が温度や機器の故障までの時間といった実数である場合は、回帰手法を使用します。 一般的な回帰アルゴリズムには、、、、、されたとされた、 、などが含まれます。 教師なし学習 は、データに内在する隠れたパターンや固有の構造を見いだすものです。 ラベル付けされた応答を持たない一連の入力データから推論を導き出すために用いられます。 クラスタリングは、最も一般的な教師なし学習手法です。 これは、探索的データ分析により、データ内の隠れたパターンやグループ構造を発見するために用いるものです。 は、遺伝子配列解析、市場調査、および物体認識などに活用されています。 たとえば、携帯電話会社が携帯電話の中継塔の位置を最適化したい場合、中継塔の利用者のクラスター数を見積もるために機械学習を使うことができます。 携帯電話が一度に接続する中継局は1カ所のみのためクラスタリングアルゴリズムを使用して、顧客のグループまたはクラスターが最適化された信号受信を受けるために最適な中継塔の配置を設計します。 クラスタリングを実行するための一般的なアルゴリズムには、および、、、、、およびなどが含まれます。 使用するアルゴリズムをどのようにして決めるか 適切なアルゴリズムを選択するのは、手に負えない難題に思えることもあります。 教師あり、教師なしの機械学習アルゴリズムは何十種類もあり、学習方法もそれぞれ異なるからです。. 最も優れた手法や、何にでも使える手法というものはありません。 適切なアルゴリズムを探すには、試行錯誤に頼らざるを得ない部分があります。 極めて経験豊富なデータサイエンティストでも、あるアルゴリズムがうまく機能 するかどうかは、結局のところ試してみないと分からないのです。 ただしアルゴリズムの選択は、扱うデータのサイズや種類、データから導き出したい見解、その見解の活用方法によって決まってくる部分もあります。 データを駆使してよりよい意思決定を行うために機械学習の力をどのように活用することができるのでしょうか?MATLABは機械学習を容易にします。 ビッグデータを扱うためのツールや関数と、機械学習を容易に行うためのアプリが備わったMATLABは、に機械学習を適用するうえで理想的な環境です。 MATLABを使用することで、エンジニアやデータ サイエンティストは、プレビルドされた関数、豊富なツールボックス、、、などのアプリケーションにすぐにアクセスできます。 MATLABを使用すると、• ロジスティック回帰、分類木、サポートベクターマシン、アンサンブル法、 などのアプローチを比較する。 モデルの改良・低次元化ツールを使用することでデータの予測精度を高める正確なモデルを作成することができます。 機械学習モデルをエンタープライズシステム、クラスターおよびクラウドと統合し、リアルタイム組み込みハードウェアを対象としています。 組み込み環境でのセンサー解析のための自動コード生成を実行します。 データ分析から実装までの統合ワークフローをサポートします。 ラトガース大学 美術・人工知能研究所(the Art and Artificial Intelligence Laboratory)の研究者チームは、コンピューターアルゴリズムが、人間と同じように、絵画を様式やジャンル、画家別に分類できるかどうかの検証を行いました。 チームはまず、絵画の様式を分類するための視覚的特徴を特定しました。 続いて、様式の分類(教師あり学習の問題)に用いた視覚的特徴は、他の画家への影響の判定(教師なし学習の問題)にも活用可能との仮説を立てました。 彼らは、特定の対象物を見分けられるよう、Google上の画像を用いて学習させた分類アルゴリズムを用いました。 そのアルゴリズムを、過去550年間に66人の画家によって描かれた1,700点を超える絵画作品を用いてテストしたところ、ディエゴ・ベラスケスの「教皇インノケンティウス10世の肖像」がフランシス・ベーコンの「ベラスケス作『教皇インノケンティウス10世の肖像』に基づく習作」に影響を与えたことを含め、関連のある作品をいとも簡単に特定することができました。 オフィスビル、病院、その他大規模商業ビルの冷暖房空調システムの多くは、気候パターンの変化やエネルギーコストの変動、建物の熱特性を考慮に入れていないため非効率的なものとなっています。 こうした問題に対処するのが、BuildingIQ社のクラウドベースのソフトウェアプラットフォームです。 このプラットフォームは、先進的なアルゴリズムと機械学習手法を用いて、電力計、温度計、空調設備の圧力センサーからのデータに、天候やエネルギーコストも加えた何ギガバイトにも及ぶ情報を常時処理しています。 中でも機械学習は、データの細分化や、冷暖房プロセスにおけるガス、電気、蒸気、太陽光発電それぞれの相対的寄与率の決定に活用されています。

次の