SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  251
Télécharger pour lire hors ligne
Contents
1.   簡単な自己紹介
2.   理論と現実の妥協点探し‐最適化問題と機械学習‐


        *パターン認識と機械学習入門*

         パターン認識と機械学習という
        人間の意思決定の基礎となるような
      学際的な理論の世界からの眺めを共有します
•

•
•
•


•
•
•
•
•
•

•
    
    

•

•
•
•
    
        
        


        

        

    
        

    
    
•

•


    


•
    
•
    •


        •
            •

        •
            •




    o

    o


    o

    o


    o
http://ja.wikipedia.org/wiki/
http://ja.wikipedia.org/wiki/
http://ja.wikipedia.org/wiki/
http://ja.wikipedia.org/wiki/








つまりあなたが
   アヒルと白鳥の
  雑多な集団の中から
白鳥を探し出したいのなら
•
•






    o

    o
http://mathworld.wolfram.com/TravelingSalesmanProblem.html
http://www.isgtw.org/feature/isgtw-feature-traveling-salesman-meets-distributed-computing
http://www.isgtw.org/feature/isgtw-feature-traveling-salesman-meets-distributed-computing
http://mathematica-bits.blogspot.jp/2011/01/listing-all-hamiltonian-cycles-of-graph.html
http://mathematica-bits.blogspot.jp/2011/01/listing-all-hamiltonian-cycles-of-graph.html
http://mathematica-bits.blogspot.jp/2011/01/listing-all-hamiltonian-cycles-of-graph.html










http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
http://fsharpnews.blogspot.jp/2009/07/traveling-salesman-demo-from-fnet.html
混沌としているようで
 もしかしたらコスト関数は
 最小化問題に悩むほど
複雑怪奇な姿ではないことが
 見えてくるかもしれません
それにしても
こんなつまらない話は
 「釈迦に説法」かもしれないから
  恥ずかしいしやめておこうと
思いとどまっても良さそうなものですが

Enjoy Uncertainty !
Reference
"Pattern Recognition and Machine Learning"
Christopher M. Bishop
Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1,
2007)

"Truth and Probability"
Frank Plumpton Ramsey (1926)

"The physical basis of IMRT and inverse planning"
S Webb
British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689
Wikipedia 渡辺慧
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85
%A7

『No Free Lunch Theorem—理想の**の探し方—』
矢吹太朗 伊庭斉志
http://www.unfindable.net/article/no_free_lunch/nfl.pdf

『量子アニーリング』
大関真之 西森秀稔 (2010)
http://www-adsys.sys.i.kyoto-u.ac.jp/mohzeki/QA.pdf

『統計的機械学習における量子アニーリング 情報統計力学の最前線
情報と揺らぎの制御の物理学を目指して』
佐藤一誠ら(2012)
http://www.slideshare.net/issei_sato/ss-12125104

Contenu connexe

Tendances

Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門Shuyo Nakatani
 
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...joisino
 
pymcとpystanでベイズ推定してみた話
pymcとpystanでベイズ推定してみた話pymcとpystanでベイズ推定してみた話
pymcとpystanでベイズ推定してみた話Classi.corp
 
強化学習その1
強化学習その1強化学習その1
強化学習その1nishio
 
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks
 
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)Takao Yamanaka
 
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)RyuichiKanoh
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Modelscvpaper. challenge
 
研究分野をサーベイする
研究分野をサーベイする研究分野をサーベイする
研究分野をサーベイするTakayuki Itoh
 
クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式
クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式
クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式Hiroshi Nakagawa
 
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森Masashi Komori
 
グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門ryosuke-kojima
 
バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践智之 村上
 
計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-
計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-
計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-sleepy_yoshi
 
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Yusuke Fujimoto
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門hoxo_m
 
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Shohei Hido
 
「統計的学習理論」第1章
「統計的学習理論」第1章「統計的学習理論」第1章
「統計的学習理論」第1章Kota Matsui
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情Yuta Kikuchi
 

Tendances (20)

Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門
 
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
 
pymcとpystanでベイズ推定してみた話
pymcとpystanでベイズ推定してみた話pymcとpystanでベイズ推定してみた話
pymcとpystanでベイズ推定してみた話
 
強化学習その1
強化学習その1強化学習その1
強化学習その1
 
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
 
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
 
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
 
研究分野をサーベイする
研究分野をサーベイする研究分野をサーベイする
研究分野をサーベイする
 
クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式
クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式
クラシックな機械学習入門:付録:よく使う線形代数の公式
 
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森社会心理学者のための時系列分析入門_小森
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
 
グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門グラフニューラルネットワーク入門
グラフニューラルネットワーク入門
 
バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践バンディットアルゴリズム入門と実践
バンディットアルゴリズム入門と実践
 
MICの解説
MICの解説MICの解説
MICの解説
 
計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-
計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-
計算論的学習理論入門 -PAC学習とかVC次元とか-
 
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
 
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
 
Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門Deep Learning Lab 異常検知入門
Deep Learning Lab 異常検知入門
 
「統計的学習理論」第1章
「統計的学習理論」第1章「統計的学習理論」第1章
「統計的学習理論」第1章
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
 

En vedette

Fisher線形判別分析とFisher Weight Maps
Fisher線形判別分析とFisher Weight MapsFisher線形判別分析とFisher Weight Maps
Fisher線形判別分析とFisher Weight MapsTakao Yamanaka
 
"Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming"
"Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming""Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming"
"Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming"Momoko Hayamizu
 
機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測
機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測
機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測Momoko Hayamizu
 
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual TalksYuya Unno
 
[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)
[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)
[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)Ryosuke Sasaki
 
表現学習時代の生成語彙論ことはじめ
表現学習時代の生成語彙論ことはじめ表現学習時代の生成語彙論ことはじめ
表現学習時代の生成語彙論ことはじめYuya Unno
 
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術孝昌 田中
 
パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」
パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」
パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」Koichi Hamada
 
音声認識の基礎
音声認識の基礎音声認識の基礎
音声認識の基礎Akinori Ito
 
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~Yuya Unno
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半Ohsawa Goodfellow
 
条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習Masaki Saito
 
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11Minoru Chikamune
 
トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定
トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定
トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定Takashi Kaneda
 
機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキストEtsuji Nakai
 
はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-
はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-
はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-Naoki Yanai
 
パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木 パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木 Miyoshi Yuya
 
今日から使える! みんなのクラスタリング超入門
今日から使える! みんなのクラスタリング超入門今日から使える! みんなのクラスタリング超入門
今日から使える! みんなのクラスタリング超入門toilet_lunch
 
Simple perceptron by TJO
Simple perceptron by TJOSimple perceptron by TJO
Simple perceptron by TJOTakashi J OZAKI
 

En vedette (20)

Fisher線形判別分析とFisher Weight Maps
Fisher線形判別分析とFisher Weight MapsFisher線形判別分析とFisher Weight Maps
Fisher線形判別分析とFisher Weight Maps
 
"Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming"
"Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming""Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming"
"Estimating Tree-Structured Covariance Matrices via Mixed-Integer Programming"
 
機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測
機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測
機械学習の応用例にみる認知症診断と将来の発症予測
 
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
 
[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)
[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)
[PRML] パターン認識と機械学習(第2章:確率分布)
 
表現学習時代の生成語彙論ことはじめ
表現学習時代の生成語彙論ことはじめ表現学習時代の生成語彙論ことはじめ
表現学習時代の生成語彙論ことはじめ
 
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
深層学習 第4章 大規模深層学習の実現技術
 
パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」
パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」
パターン認識と機械学習 (PRML) 第1章-「多項式曲線フィッティング」「確率論」
 
音声認識の基礎
音声認識の基礎音声認識の基礎
音声認識の基礎
 
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
 
条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習条件付き確率場の推論と学習
条件付き確率場の推論と学習
 
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
「機械学習 By スタンフォード大学」勉強会 2015.09.11
 
LDA入門
LDA入門LDA入門
LDA入門
 
トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定
トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定
トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定
 
機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト
 
はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-
はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-
はじめてでもわかるベイズ分類器 -基礎からMahout実装まで-
 
パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木 パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木
 
今日から使える! みんなのクラスタリング超入門
今日から使える! みんなのクラスタリング超入門今日から使える! みんなのクラスタリング超入門
今日から使える! みんなのクラスタリング超入門
 
Simple perceptron by TJO
Simple perceptron by TJOSimple perceptron by TJO
Simple perceptron by TJO
 

パターン認識と機械学習入門