ディープラーニングをやる人向け『仕事ではじめる機械学習』のオススメと注意点 - bonotakeの日記

はじめに 明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします。 たまたま昨年末に、Facebookの謎な対応により始めてしまったはてなブログ、「次書くかどうかわからない」とは書きましたが、次も書いてみることにしました。 なぜそう思ったか、理由は2つあります。1つは、日頃はTwitterかFacebookばっかりやっている自分ですが、そっちだとどうしても書いたものが流れてしまって、あとから自分で見返したくても見返せないこと（特にFacebook。TwitterはTwilog使ってるのでまだマシ）。 もう1つは、とある本について、どこかに書き留めておきたいなぁ、と思ったこと。 その本の名前は、『仕事ではじめる機械学習』です。 仕事ではじめる機械学習 作者: 有賀康顕,中山心太,西林孝出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー）こ

[chezou]

本にも書きましたが古典的なMLは特徴エンジニアリングがDLはネットワーク設計が大事ですね。教師データは規模の違いはあれど両方重要かなあ

[daitom]

“仕事ではじめる機械学習』”

[mytechnote]

“Alloyで直積を考える”

[Nyoho]

その本読みたいので是非書いてください!

[memoshin]

データセットが巨大だとtrain/dev/testセットの割合もMLとは異なってくるよね。95%/2.5%/2.5%でも全体が大きければ十分なdev/testセットサイズになるとか。

[somemo]

“水面下で、「ディープラーニング版『仕事ではじめる機械学習』になるかもしれない本」の企画を進めています。まったく同じ趣旨になるかどうかはわかりませんが、”