Azalea

こんにちは，アゼリアと読んでください． 趣味は本や映画，漫画などのストーリー性があるも…

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こんにちは，アゼリアと読んでください． 趣味は本や映画，漫画などのストーリー性があるものの鑑賞です． たまに，プログラムをやっています． 専門は機械学習と生体信号解析です． 好きなものはコーヒーとシンプルでおしゃれな小物です． よかったら読んでいってください．
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100スキへの感謝を込めて

イキサツ1ヶ月半前からちょこちょこ記事を書き始め，皆様のおかげでスキの数が100を超えることができました．誠にありがとうございます． 統計や機械学習というとてもニッチな分野の記事が基本なため，見ていただける方には限りがあると思います．一方，「これからプログラムを勉強したい方」「人工知能について学びたい方」「機械学習系の研究を始める学生さん」など，初学者への助けになればと思い，今後も書いていこうと思います． 自己紹介そういえば，機械学習の記事を書くことに専念しておりましたので

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    • 機械学習の勉強Part5: ノンパラメトリック3 ~ディリクレ過程~

      イキサツさて，この機械学習の勉強シリーズは私がさぼってきたノンパラメトリックベイズの勉強のために始めました．今回は大詰めのディリクレ過程について書きたいと思います．本記事では数式が多用されるため，ご注意ください． 本記事はディリクレ分布から前回紹介した分割モデルを導出する過程になります．なので，実装のみやノンパラメトリックベイズの概要のみ知りたい方は，参照しなくても問題ない記事となります． また，前回，前々回のノンパラシリーズのリンクを貼っておくので，良ければご参照ください．

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      • 機械学習の勉強Part4: ノンパラメトリック2 ~ホップの壺と中華料理店過程~

        イキサツさて，ノンパラメトリックベイズの勉強会も第2回目になりました(続けられてえらい!) ．今回は，前回の記事の続きとなる分割モデルについて解説を書いていこうと思います．前回の記事をお読みでない方は，下記から飛べますのでそちらから読んでいただければ幸いです． また，引き続き参考書はオーム社の「続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門」で，本記事もNotionAIとChatGPTがお供についてきてくれています． 分割モデル分割モデルは読んで字のごとく，データを複数の

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        • 機械学習の勉強Part3: ノンパラメトリックベイズ1 ~ベイズ統計とクラスタリング~

          イキサツこの機械学習勉強パートも本題に差し掛かってきました．このシリーズは私が敬遠していたノンパラメトリックベイズをしっかり勉強するために書き始めたものになります．このノンパラメトリックベイズは奥というか根が深いので，複数の記事に分けて書かせていただければと思います． また，引き続き参考書はオーム社の「続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門」です． また，本記事もNotionAIとChatGPTがお供についてきてくれています． 概要ノンパラメトリックベイズの概要とベ

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          機械学習の勉強Part2: HDBSCAN

          イキサツ前回の記事同様，ノンパラメトリックベイズを理解しつつ，周辺知識をつけるために今回は，HDBSCANについて勉強していきます． 論文のURLを張っておきます． また，下記の記事も参考にしております． ちなみに，以下が前回記事になっているのでよろしければ見て行ってあげてください． また，今回からChatGPTとNotion AIをお供に連れて，記事を書いていきます． 概要 HDBSCANは密度ベースのクラスタリングアルゴリズムであり，Hierarchical D

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          後日談 : 凸クラスタリング

          あらすじ前回は自身の勉強のための凸クラスタリングについて記事にしました．記事の内容については，なるべく分かりやすいように書いたため，ぜひご参照ください． さて，凸クラスタリングの原理や内容については詳しく記述いたしましたが，プログラムについて補足したほうがいい箇所があるので，後日談として記事にします． イキサツ今回は凸クラスタリングのプログラムの補足をしていきます．具体的には，重要度πの更新式が説明対象になります．ここは割と頭を使って，きれいに書きました(えらい!) .

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          後日談 : 凸クラスタリング

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          Notion AIで書いた記事と自分の記事を比較する

          イキサツ私が書いた記事にもありますが，ChatGPTなどのAI技術の発展が最近目まぐるしく，様々なサービスが展開されています． その中でも，Notionというノートやカレンダーといった、あらゆるタイプの情報を統合できる作業ツールがあります．このNotionからChatGPTと似た性能を持つNotion AIが展開されたました! Notion AIではブログやエッセイ，営業メールなどといった日常で使われる文章の生成が行えるようになっています．そこで，以前に私が書いた凸クラスタ

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          機械学習の勉強 Part1 : 凸クラスタリング

          イキサツこれまで，研究の関係で機械学習について勉強しておりましたが，ノンパラメトリックに関する勉強を疎かにしておりました(理論難しすぎない？) ． というわけで，ノンパラを理解するために今回は凸クラスタリングについて勉強メモとして，残していきたいと思います． 概要確率分布に基づいたクラスタリング手法のなかでも比較的に簡単な凸クラスタリングを扱っていきます．参考書はオーム社の「続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門」です． 今回は数式や詳細を控えめにして概要や実装につ

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          機械学習の勉強 Part1 : 凸クラスタリング

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          前日譚 : 話題のChatGPTが思っていたより便利だった件について(画像分類･自動化)

          あらすじちょっとした頼まれ事をChatGPTを用いてさくっと解決しました． ただ，この記事ではあることに触れていませんでした． お気づきの方もいるかもしれませんが学習画像についてはノータッチです． イキサツ今回は依頼者から料理画像を頂きましたが，これはすごく稀です． 「料理画像も適当に集めておいて～」なんて言われることが大半です． ですので，今回はそんな時を想定して料理画像の収集を，ちょっとしたChatGPTの裏技を用いて自動化していきます． 画像の自動収集まずは，Cha

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          前日譚 : 話題のChatGPTが思っていたより便利だった件について(画像分類･自動化)

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          話題のChatGPTが思っていたより便利だった件について(画像分類･異常検知)

          イキサツちょっとした頼まれごとで，料理画像とそれ以外を分類するプログラムを頼まれた．よくある頼まれごとだね! 今回はOne Class SVMという異常検知器を用いて画像を正常or異常を判断していきます(手法の詳細は調べてね). ChatGPTとの出会い異常検知の手法は決まったけど，どんな「画像の特徴量」が必要なのか？ また，それを抽出して異常検知するプログラムを作成せねば… 調査に時間かかって，実装は一瞬の面倒な作業だこれ!! 作業自体に面白みがあまりないのと，そんな

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          話題のChatGPTが思っていたより便利だった件について(画像分類･異常検知)

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