Deep Learning
An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. The online version of the book is now complete and will remain available online for free. The deep learning textbook can now be ordered on Amazon. For up to date an
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qi
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート
［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート ライター：西川善司 Jen-Hsun Huang氏（Co-Founder and CEO, NVIDIA）。最近，講演で氏が登壇するときは，決まって肩に鋲の入ったこのジャンパーを着ている 北米時間2015年3月17日，NVIDIA主催のGPUコンピューティング開発者会議「GPU Technology Conference 2015」（以下，GTC 2015）が米国サンノゼで開幕した。会期初日には，NVIDIAの社長兼CEOであるJen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）氏が登壇する基調講演が行われ，同社の最新製品や，GPGPU分野の最新動向についてが解説されている。 講演の冒頭で，Huang氏は「今日，アナウンスしたいことは4つある」と語りだした。スライドで掲
人工知能技術のこれまでとこれから | gihyo.jp
あけましておめでとうございます。Preferred Infrastructureの海野と申します。このところ人工知能という言葉をよく聞くようになりました。名だたるIT関連企業が、こぞって人工知能をビジネス化しようとしているという印象をうけます。こうした背景には何があるのでしょうか。そして、本当に近い将来に人工知能による大きなビジネスが花開くのでしょうか。本稿では、ここ数年の技術開発のトレンドの変遷を通して、人工知能ビジネスの動向を探ります。 人工知能のこれまで 「人工知能」という言葉に対して、どのような印象を受けるでしょうか。人間と共存し、言葉をしゃべり、自分で思考するロボットのようなイメージを持つ方は少なくないと思います。もちろんこうした人工知能を見たことがないように、現状ではこうした人工知能はありません。このような汎用的な知能をもつ人工知能は「強いAI」とよばれ、より具体的な部分問題を
意訳：2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください - Dust Theory
Quoraに投稿された質問 "What has happened in theoretical machine learning in the last 5 years (2009-2014)?" 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」 への、機械学習研究者Yisong Yueの回答を翻訳しました。そのままだと通じない部分は意訳しているので、原文に忠実ではありません。 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」への回答 私の個人的な視点で話します。 潜在変数モデルに対する最適推定について: 理論的な進歩として私が最初に思いつくのは、潜在変数モデルに対する（ほぼ）最適な推定です。この潜在変数モデルの最適推定は一般的に非凸な問題であり、つまり（よく知られている）凸最適化の手法の通用しない難題です。 最も輝かしいアプローチはスペクト
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チュートリアル：サンプルプロジェクトを用いた学習 – Docs - Neural Network Console
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