データサイエンティストを目指して勉強するなら、Kaggleからはじめよう - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? さいしょに 「AI」、「ビッグデータ」、「データサイエンティスト」、これらのキーワードに関する仕事がしたいと思っている人はどの程度いるでしょうか？その中に、どのように勉強すれば良いかわからない、勉強はしたけど挫折した、実践できるまでには至らなかった人はどの程度いるでしょうか？ 本記事では、データサイエンスを勉強している中で、気付いたことをまとめています。あくまで、個人的に感じたことをまとめたものであり、勉強方法を決めつけるものではありません。 ※機械学習の実装方法等、技術的な内容ではございません。 Kaggleとは？ 公式より Kagg
機械学習を学ぶのに必要な数学知識 - ほ総研 レポート
機械学習の初学者です． 勉強にあたって，「機械学習を学ぶのに必要な数学知識」を調べてみました． 必要な数学知識 必要な数学知識は，おおよそ以下の通りであると理解しました． （もちろん，到達したいレベルによるのでしょうが……） 必須 高校数学 線形代数 確率・統計 微分積分 発展的な内容 最適化数学 ベイズ統計学 各分野の内容については，学習を進めながら書いていきたいと思います． 参考資料 （特に有用） 自然言語処理を独習したい人のために - 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研） 機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython （その他） 機械学習の数学 - Qiita データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学 - Qiita 機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学 - HELLO CYBERNETICS 機械学習を学ぶ上で抑えておきたい数学２ - HELLO CYBERNETI
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