第2回 プログラマのための数学勉強会で発表した資料です http://maths4pg.connpass.com/event/11781/Read less
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2017/11/18に開催されたUnity道場スペシャル 2017京都の講演スライドです。 講師:黒河 優介(ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン合同会社) 「効果的な最適化のために事前に何をしたらよいか?」「どういう考えで最適化を行っていけばよいか?」などの基本的な考え方から、具体的なProfilerの使い方までお伝えしていきたいと思います。この講演で紹介する考え方は、日本のエンタープライズチームを通して得た知見になります。最適化のテクニックそのものは紹介しませんが、考え方を身につける事で、最適化のために役立つでしょう。 こんな人におすすめ ・最適化したいが、何をしてよいかわからず困っている人 ・効率的に最適化を行いたい人 受講者が得られる知見 ・Unity Profilerに関するノウハウ ・最適化の目算、見積もりをする技術 Unityのイベント資料はこちらから: https://www
This document discusses precision and recall, which are metrics used to evaluate the performance of classification models. Precision measures the proportion of predicted positive instances that are actually positive, while recall measures the proportion of actual positive instances that are correctly predicted to be positive. The document also presents formulas for calculating precision, recall, a
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です. 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています.巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました. 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています. ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN(Deep Q-Network) ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ(NumPy/pandasなど)を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less
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