知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーここ見てインストールして
【第四回】今、最も熱いディープラーニングを体験してみよう
1.ディープラーニングが今熱い！ ディープラーニングとは？ ディープラーニングとは機械学習の一種で、ニューラルネットを何層も重ねたものを用いてクラス分類や回帰を行うための手法です。私たちが人を識別する時の脳におけるパターン認識と酷似しています。人を認識する際、人間は視覚や聴覚などを総動員して人を識別します。つまり複数の入力値（視覚や聴覚）を元に、階層的に人の全体像（身長や体格）を見て細部（目つきや声）を認識し、細部を見てはまた全体を認識しなおすというような、階層的で深いパターン認識のアプローチを採用している点が、従来の直列的解析手法と極めて異なるといえるでしょう。 これにはビックデータの3V(Volume:量, Velocity：速度, Variety：種類)も大きく関係があると言えるでしょう。つまりセンサーデータの多様化やストレージの廉価化が、小規模単一データにおける旧来型の直接的な解析
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