ディープラーニングの応用のための具体的方針まとめ - HELLO CYBERNETICS

はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は

[nhayato]

難しいとかコメントあるけど，（はてブでコメントされがちな）ウェブアプリケーション作るのも同様に難しいと思うし慣れの問題では......

[wackyhope]

参考に。

[masadream]

excellent。

[braitom]

ディープラーニングを実際に応用する際の方針について。目標設定や指標の決定をどうするか、学習をどうするか、性能が出ない場合どうするかといった実践的な内容がまとめられている。

[cruller]

いつかやるから今日やらない

[clp5884]

世の中の適当なディープラーニングとかAIって言葉よりずいぶん説明されていてためになる

[mkataigi]

いいまとめなんだけど、これみるとやっぱ難しいし、一般人が気軽に使う世界はもうしばらくは来なそうだな

[z_dogma]

いいまとめ

[mizukix7]

実践向けで具体的なので、とても役に立ちます。

[psfactory]

ディープラーニングの応用のための具体的方針まとめ - HELLO CYBERNETICS

[yoshihiroueda]

よし、何に使おうか。←「 ディープラーニングを使う事自体が目的になることはない」って書いてあるってば。

[new3]

あとで

[kana0355]

非常にコンパクトにまとまっていて分かりやすい．

[masalib]

参考にするけど・・・難しい

[karaage]

良いまとめ

[mitsuhi0909]

メモ