統計学とRStudioの組み合わせがやばい｜加藤貞顕
ピースオブケイクでは、週に１度、数学の先生に来ていただいて、勉強会をやっている。ちょうど１年くらい前に有志メンバーではじめて、最初は線形代数、次に微分積分、次に機械学習を学んだ。 それで、いまやっているのは統計学なんだけど、今まででいちばん頭に入りにくい気がする。なんというか、納得感が低いのだ。 もちろん、先生のせいではまったくなく、こちらのレベルの問題なんだけど、入門向けに話してもらうと、いろんな理屈が「天下り」的に降ってくることになる（例：なんで標本のときはn-1で割るの？）。かといってその根拠を、ちゃんと説明してもらうともっとわからない。 ひとつの手は、実用工学として、ツールとして、使い方を覚えて割り切って使うことだろう。たぶん、そうするのが正解なのだと思うけど、その場合でも、ツールの「手触り」を体感して納得してから覚えたい。 と思っていたら、先生に「Rつかえば？ 便利だよ」とご紹介
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
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
