素人流：コンピュータ・サイエンスの基本知識を取り揃える書籍 - HELLO CYBERNETICS
はじめに データ構造のアルゴリズム コンピュータ・アーキテクチャ ネットワーク セキュリティ ソフトウェア工学 最後に はじめに 謎のタイトルを掲げていますが、実質は私の決意表明と書籍の紹介になりますのでご留意ください。 ちなみにこの記事ではコンピュータ・サイエンスのすべての分野に精通することは不可能だと思われるので（なんたって自分がその目処立っていないので）、あくまで初心者〜中級者向けということで勘弁してください。 データ構造のアルゴリズム これは中々奥が深い分野だと思われますが、この手の話は理屈を眺めていても私は中々頭に入ってこないタイプでした。どうしても内容に集中できないのです。「本当に意味あるんかしら？別にプログラムはこんなこと知らなくても書けるような…」なんて勉強しながら思っちゃうわけです。 そういう人にこそ下記の書籍がとってもおすすめ。 プログラミングコンテスト攻略のためのアル
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
機械学習・ディープラーニング・強化学習・ベイズを学べる無料講座 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ここでは、機械学習、ディープラーニング、強化学習、ベイズを無料で学ぶことのできるオンラインリソースを項目ごとにまとめておきます。 機械学習 ITについて学べるオンライン講座「Udacity」は、基本的に有料で講座を受けるのですが、中には非常に中身の詰まったコンテンツで、かつ無料の講座も存在します。 以下の講座では、機械学習の各技術に関して広くカバーしており、決定木からサポートベクターマシン、ニューラルネットワークやベイズ、強化学習まで学ぶことができます。 かなりのボリュームなので興味のあるところを学んでいく感じでも良いと思います。 www.udacity.com s0sem0y.hatenablog.com s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニング 同じくUdacityからディープラーニングに関する講座です。 多層パーセプトロンから畳み込みニューラルネット
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