おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
初心者でもOK！レベル別・アルゴリズムをすぐに学べる書籍とサイト12選 - paiza times
Photo by Tim Samoff 秋山です。 皆さんはアルゴリズムについてどれくらい知っていますか？というか勉強したことありますか？ 私はもともと情報系だったので学校でも習いましたが、paizaのプログラミングスキルチェック問題を作るときなどはいまだにいろいろ調べることもあります。 アルゴリズムについて勉強したことがない人の中には「ずっと気になってはいるものの、各プログラミング言語の書き方やフレームワークの使い方などを学ぶことに手一杯で、アルゴリズムはつい後回しになっている…」という方も多いと思います。 ただ、アルゴリズムを知らないままプログラミングを続けていると、少し複雑な処理を考えなければならなくなったときなどに、力技のやり方しか考えつかなくて「すごい人だったらもっとスマートな書き方ができるんだろうな……」と悶々としてしまうことがあるはずです。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズ
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