【ディープラーニング】10時間でChainerの基本を身につける - あれもPython,これもPython
ディープラーニングは色々な知識が必要です。 「チュートリアル動かしました」で止まったままの人も多いでしょう。 そこで、自分がchainerを理解しながら動かした時の方法を書きます。 大前提 とは言ったものの、誰でも入門は無理なので。 以下が最低限の前提です。 数学:微分積分、行列、確率とか聞いても「ああ、あれね・・・」くらいには思う IT:Pythonがそれなりに分かる。numpyはそこそこ分かる。 機械学習:説明変数とか、目的変数とか分類とかが何となく分かる やる気:引っかかった時に、調べる気力がある ゴール chainerを自分で色々試せるレベルになる。 あくまで試せるレベルになるだけです。 それでも千里の道も一歩からです。 一緒に頑張りましょう。 ちなみになぜchainerか、というと、 入門者が触るには、バランスは良さそうに見えたからです。 最初の最初 ディープラーニングは歴史から
IPythonNotebookのノートがたくさんなのが嫌なのでブログに変換する - あれもPython,これもPython
IPythonNotebook、便利ですよね。 データ分析ツールとしても良し。 コードの確認としても良し。 実際のノートとして使っても良し。 HTMLしたら共有も楽勝〜。 でもわがままな人はこう思ったりするんです。 「ノートがファイルに別れてるから、共有しにくい」 それ、解決しましょう。 Pythonの静的CMS「Pelican」にIPythonNotebookのノートが流し込めます。 ブログとして閲覧できるようになります。 Pelicanとは 動的CMSと言えば、Wordpress。 これはデータベースに記事を格納してます。 Pelicanはそれとは異なりPython製の静的CMS 対して、静的CMSは事前にHTMLを出力して、 それを静的サーバでブログとして提供します。 なので、DropboxのPublicフォルダや、GitHubPageでもブログが公開できるんです。 ちょっとした身内
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