機械学習 【グラフ機械学習3章】教師無し学習【Python】
今回はグラフに対する教師無し学習を紹介します。 特にグラフニューラルネットワークで有名なGraph Convolutional Networks（GCN）を取り上げ、Python（numpy）で実装します。 教科書はいつものこちらです。 教...
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機械学習 【グラフ機械学習２章】表現学習【Python】
前回に引き続き、今回もグラフ機械学習についてです。 教科書はこちらです。 今回は特に、グラフにおける表現学習について紹介します。 一般に表現学習とは、（機械学習を用いた）予測器を構築する際に有用な情報を抽出しやすくするためのデータの表現を学...
機械学習 【グラフ機械学習１章】グラフ理論入門【Python】
今回から、グラフデータに対する機械学習（グラフ機械学習）について取り上げます。 グラフ機械学習はややマニアックですが、SNS分析などに威力を発揮するツールです。 この連載では、グラフ機械学習の理論の基礎とPythonを使った実装について紹介...
機械学習 何でもかんでもディープラーニング
とある大学の先生((自然言語処理で有名な小町先生))がこのような記事を書いてらっしゃいましたが、近年ディープラーニング（DNN）を使った研究が本当に多いですよね。 私も仕事で論文や他社の技術レポートなどの調査をするのですが、DNNを使った研...
機械学習 【入門】確率モデルを完全に理解する【ベイズ推定と機械学習】
機械学習やベイズ推定で登場する「確率モデル」。
今回は「タカシくんジャンケン異様に強い説」を題材に、確率モデルを基本からしっかりと学んでいきましょう。
この記事の最後まで辿り着く頃には、きっと確率モデル構築の流れと考え方を完全に理解していることでしょう…。