機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
勢いでエモいフォントを1日で作ってみた〜誰でもフォントは作れる｜フロップデザイン
今日はAdobeの源ノ明朝を使って、完成度はともかく、だいたい3クリックで面白いフォントを作る方法を紹介します。 源ノ明朝は、Adobeによるオープンソースフォントファミリーで派生フォントというものが自由に作れます。もちろん、ある種の制約はありますが、はじめてフリーフォントを作る人が、源ノ明朝を元に作るというのも楽しいのではないでしょうか。※最後にフリーフォントのダウンロードあります 深夜1時に勢いでプログラムを利用して作ったフォント作ったのはこういうデザインのフォントです。 今回はGithubで公開されていたプログラム（Python）を使っています。なので3クリックで完成しています。使用したフォントソフトはFontlabStudioという日本人があまり使っていないソフト。他のソフトでもプログラム（スクリプト）を読み込むことができるソフトは多いです。一番安価であろうOTEditで作られてい
機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男
本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から 今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする！という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ！というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。 対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列 書籍 動画 udemy
Chainer v4 ビギナー向けチュートリアル - Qiita
Update (2018/04/20): Chainer v4に合わせ内容を更新しました。 注意： 今回はニューラルネットワーク自体が何なのかといった説明は省きます。 この記事はJupyter notebookを使って書かれていますので、コードは上から順番に実行できるようにチェックされています。元のJupyter notebookファイルはGoogle Colabを使ってブラウザから実行することができます。Google Colab上ではGPUを使った学習を実際に実行することができますので、「ドライブにコピー」ボタンをクリックしてご自分のドライブにコピーしてから、ぜひ実行してみてください。：Chainer Beginner's Hands-on.ipynb Qiitaだとページ内リンクつきの目次が勝手に作成されるので、全体概要はそちらを眺めて把握してください。 インストール Chainerの
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