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あとで読むと機械学習に関するdeinestadtのブックマーク (2)

  • 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

    機械学習モデルを作成する - Training
  • 画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita

    こんにちは、絶賛プログラミング勉強中のtomoです。 Aidemyで画像認識について勉強し始めて1ヶ月が経ったので、学習成果として投稿します。 #はじめに 突然ですが、皆さん「緑茶の中でも選ばれてしまう緑茶は何か」と問われたら何と答えますか? おそらく50%以上の人は「綾鷹」と答えるかと思います。 この記事では、そんな綾鷹を画像認識によって人々に選ばせるAIを作成します。 #Aidemyで学習した内容 「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!」ルートで8つのコースを学びました。 特に「CNNを用いた画像認識」コースにおいて学んだ技術を複数使用しています。 (後述する目次の「⑵モデルを構築/学習する」の仕組みを学べます。) #目次 ・実装概要 ・AIの作成 ⑴Iphoneで撮った写真を学習/検証データにする ⑵モデルを構築/学習する ①シンプルにモデルを構築する ②データを拡張す

    画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita
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