概要 Courseraというオンライン学習サイトで公開されているMachineLearningコースを修了しました。 もくじ どんな講座か 講座のアジェンダ なぜ受講したか 受講した感想 あると望ましい事前知識 はまりどころ 最後に どんな講座か 機械学習の主要なアルゴリズムを直感的に理解して、実際にプログラミングできるように教えてくれます。また、実装前にどのアルゴリズムを使うべきかの判断、テストとチューニングの方法、大量データの並列処理といった付帯トピックも言及されます。 講師はStanford UniversityのAndrew Ng(呉恩達)氏で、Googleの人工ニューロン研究プロジェクト発起人や百度の首席科学者として知られています。実際にこんな風にやっていますよ!という話を交えるので、画一的で教科書的な解説よりも聴きやすいと感じました。 ボリュームは結構重いです。「講義および4択
I found this confusing when I use the neural network toolbox in Matlab. It divided the raw data set into three parts: training set validation set test set I notice in many training or learning algorithm, the data is often divided into 2 parts, the training set and the test set. My questions are: what is the difference between validation set and test set? Is the validation set really specific to ne
仕事ができる人とできない人の『生産性』の違い 1. 目的について 仕事ができない人は、目的を曖昧にしたまま仕事に取り掛かる。 仕事ができる人は、何かを頼まれたら「なぜその仕事をする意味があるのか」本質的な目的を聞く。 目的が不明確なまま仕事をしていては、頼まれたこと以上のアウトプットはできない。また、本質的な目的が分かっていれば逐一「ここはどうすれば良いですか?」と聞かなくとも自分で考えて仕事が進められる。 2. タスク管理について 仕事ができない人は、タスクを頭で全て覚えようとする。 仕事ができる人は、紙やアプリ、PC、付箋に記憶させる。 無駄なエネルギーを使わず、意思決定・問題解決のために頭をフル回転させる。 3. 集中できる環境づくりについて 仕事ができない人の携帯は、仕事中でもメールやLINEの通知がひっきりなしに鳴る。 仕事ができる人は、集中力を阻害するものを意識的にOFFにする
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く