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2018年12月4日のブックマーク (2件)

  • はじめに — 機械学習の Python との出会い

    はじめに¶ 機械学習の基的な手法の実装を通じて,Python による科学技術計算プログラミングについて知ることができるように,このチュートリアルを執筆しました. チュートリアルの方針¶ このチュートリアルでは,いろいろな機械学習の手法を Python で実装する過程をつうじて,NumPy や SciPy など科学技術計算に関連したモジュールの具体的な使い方を説明します. 機械学習の手法についてはごく簡単な説明に留めますので,詳細は他のを参考にして下さい. また,クラスなどのプログラミングに関する基礎知識や,Python の基的な文法については知っているものとして説明します. プログラム言語やライブラリの解説の多くは,背景にある概念の説明,ソフトウェアのコア部分の仕様,そして,拡張部分の仕様といった順に,その機能の説明が中心となっています. ここでは,これらとは違うアプローチで Py

  • Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ

    プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。