機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
『ベイズ深層学習』が最高すぎた - 日常と進捗
今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい
【すべて1人泊可能】2020年はここに泊まりたい！各都道府県から1軒ずつ、一番泊まりたい宿を選出した【全47軒】 - 温泉ブログ 山と温泉のきろく
2020年は土曜日でも1人で、お湯が良くて食事もおいしい宿に泊まりたい 2019年、そして2年前の2018年にも新年の抱負として「泊まりたい宿」についての記事を書き、年末には振り返りの記事を書きました。 昨年書いた「新年の抱負」の記事はこちらです。 2018年に選んだ宿は「1人で泊まることは難しいけれどいつか泊まってみたい憧れの宿」も含まれており、あまり実用的なリストとは言えませんでした。それをふまえて昨年は「すべて1人泊可能な宿」という条件をつけて、より実用的なリストになったと思います。 2019年は、リストアップしていた47軒のうち、9軒に泊まることができました。 振り返りの記事はこちらです↑ 昨年は「次の休みにどこに行こうかな？」と考えたときに「2019年泊まりたい宿リスト」の中から候補を選ぶことが実際に多かったです。 そんなわけで今年もすべて「一人で泊まれる宿」の中から泊まりたい宿
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