第1回 機械学習の基礎
機械学習には様々な種類・アルゴリズムが存在するが、それらにほとんど100%共通して言えるのは、機械学習とは 「データの分類を計算機で自動化する」 技術である。 現代社会では至る所に機械学習が応用されているが、スパムフィルタも言語判定も文字認識も含め普く機械学習は 「計算機で自動的に受け取ったデータをいずれかのクラスに分類する」ことになる。 機械学習の種類 機械学習には学習の仕方によっていくつかの種類がある。 教師あり学習(Classification) 学習時に学習データとラベル（つまり答え）を一緒に学習させる。手書き数字認識なら 学習データ: 手書き数字の画素 ラベル: 手書き数字が0〜9のどれなのか 教師なし学習(Clustering) 学習時にラベルを与えず、学習アルゴリズムに勝手に「いい感じの」境界を作ってデータを分類させる。例えば自然言語で書かれたテキストの分類など。 発言を自動
Deep Learning を実装する
2. 目次 • Deep Learning とは" – 機械学習について" – 従来の NN とのちがい" – Deep Learning のブレイクスルー" • dA (Denoising Autoencoders) をうごかす" – 数理モデルの解説" – Python で実装する前準備" – コードレビュー" – 実行結果" • RBM (Restricted Boltzmann Machines) をうごかす" – 数理モデルの解説" – 実行結果" • まとめ 4. Deep Learning とは • 入力信号からより抽象的な概念を学ぶ・特徴を抽出する 機械学習の手法の集合です " “ニューラルネットとどう違うの？”! • ニューラルネットを多層にしたんです " “従来のニューラルネットワークと何が違うの？”! • ひとつひとつのレイヤー間でパラ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
