ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
Vue.jsから手軽に始めるJavaScriptフレームワーク - Qiita
Vue.jsはそのまま使ってもよいですが「自分(プロジェクト)に合ったフレームワーク」を見つけるのにも向いています。 これは、後発フレームワークだけあり各フレームワークの特徴を意識した設計がなされているためです。他の著名なフレームワークとの特徴を比較した文書もあるので、こちらをチェックしながら導入を検討するとよいと思います。 そのため、以下はVue.jsの紹介と他フレームワーク(Knockout.js と Angular)へのステップという2セクションに分けて紹介していきたいと思います。 JavaScriptフレームワークの導入を行いたいがこの選択は慎重にいきたい、という状況であれば最初にVue.jsを試金石としてみて、効果的と感じられる機能からAngularやKnockout.jsに流れていくというのは十分ありだと思います。 2016/06: Vue.jsの1.x系に合わせて記述・サンプ
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