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180323 gcpug nara_lt

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GCPUG nara #3 LT

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180323 gcpug nara_lt

  1. 1. GCPUG_NARA_LT_2019.03.23.sat 私の機械学習の学び方 社会人の大学院通学
  2. 2. 自己紹介 • 波野 光子(HN) • 物理学専攻 • 某外資系メーカー コピー機部門 画像処理Gr デジタル静止画像の圧縮設定の設計 ニューラルネットワークを利用した色変換の設計 自然言語処理を利用した新機能開発中 • 社会人かつ学生
  3. 3. 2017年 2月頃 自動車が勝手に走るらしい
  4. 4. レベル とにかく勉強しなければ・・・ 時間 2017年2月 独学スタート 2017年4,5,6月 data道場に通う 2018年4月 大学院に通う
  5. 5. https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_100809.html
  6. 6. 前期日程 講義名 キーワード 知能と学習 決定木、ルールベースシステム、ナイーブベイズ、最近傍法、相関 ルール、クラスタリング、EMアルゴリズム、サポートベクトルマシン、 述語論理、帰納論理プログラミング、関係データマイニング、バー ジョン空間法、データマイニングのための前処理・データ変換、属 性選択・構築と新述語の発明、アンサンブル学習 ビッグデータ解析 多次元データ分析(OLAP分析)、データキューブ技術、相関ルール マイニング、パターンマイニング、クラスタリング、グラフマイニング、 影響力分析、推薦技術、異常検知 脳機能計測概論 IQ等の脳認知機能の推定方法(JART、WATS等)、fMRIによる計測 技術、fMRI装置を用いた実験、fMRIの時系列データ解析、fMRI データによる脳ネットワーク解析、fMRIデータに対する機械学習
  7. 7. 後期日程 講義名 キーワード 画像認識 大域的特徴量 : 特徴量の抽出,固有空間法,部分空間法,相互部分 空間法・局所特徴量 : クラス統計量による識別,ベイズ理論,判別分 析 : 計量学習による識別,サポートベクターマシーン ,Large Margin Nearest Neighbor : ニューラルネットワークによる識別,フィードフォ ワードニューラルネットワーク,リカレントニューラルネットワーク : 時 系列パターンに対する識別,隠れマルコフモデル 知識情報学 機械学習の基本的な手順、決定木学習、ベイズ学習、生成モデル と識別モデル、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、線 形回帰、回帰木、アンサンブル学習、クラスタリング、異常検出、可 視化と自己組織化マップ、パターンマイニング、系列データのラベリ ングと識別、半教師あり学習、深層学習 ロボットビジョン 画像生成過程、フィルタリング、特徴抽出と照合、幾何変換、モデ ル当てはめ、ステレオ視、Structure from Motion、照度差ステレオ と陰影からの形状復元、オプティカルフロー、物体検出、物体認識、 マシンビジョンのための機械学習
  8. 8. ここ
  9. 9. 演習講義 クラウドサービスを利用! GPUを使ったディープラーニング
  10. 10. 演習課題として再挑戦 • 前期日程 AWS • 後期日程 Azure
  11. 11. ACCの結果 66.1% 77.2% 79.3% 55.0% 60.0% 65.0% 70.0% 75.0% 80.0% 85.0% 1年前 半年前 今回 ACC
  12. 12. 苦行の一年 • 講義時間トータル 177時間 (各講義1コマ 90分 x 118回) • 吹田までの往復 121回 • 休日・連休はすべて宿題 • 徹夜も何回か 職場 自宅 大学 15:00 17:30 19:30 or 21:00 21:30 or 23:30 フリーイラスト http://www.sashienomori.com/japanese/building2.html https://frame-illust.com/?p=9550 http://illustrationfree.seesaa.net/
  13. 13. レベル 教えてもらうのが早い・・・ 時間 2017年2月 独学スタート 2017年4,5,6月 data道場に通う 2018年4月 大学院に通う 今日

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