「やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学」「プログラミングのための線形代数」で機械学習で使う数学を基礎から復習した - karaage. [からあげ]
機械学習・画像処理の基礎を身につけたい 冬休み、機械学習・画像処理に関する本を読んでました。機械学習とか画像処理の本だと、最近はTensorFlow、scikit-learnやOpenCVというフレームワーク、ライブラリの使い方に終始しているものも多くて、そういうものばっかやっていると、確かにすぐ凄いことができたりもするのですが、あんまりにもブラックボックスで黒魔術っぽいというか、自分を勘違いしそうになるのも怖いし、ライブラリのバージョンが変わるだけで使えなくなり右往左往する自分が惨めになってしまうのも事実です。 やっぱり、そういう流行りに左右されない基礎も大事だなと思い、基礎から数学をベースに数式から逃げずに説明している本を選んでみました。 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ＆ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで 作者:立石 賢吾（LINE Fukuo
![「やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学」「プログラミングのための線形代数」で機械学習で使う数学を基礎から復習した - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/da1fd96cef5cf2f39c8f889f08ccf80d6f8a7dca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180106%2F20180106110056.jpg)
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
休日に1,200円で機械学習にとっつけるなんて、いい時代になった
機械学習をいつかやりたかった・・・ 技術系ブロガー界隈では数年前から機械学習の話題が時にバズっています。 今季見るべきアニメを機械学習で推薦する – はこべにっき ♨ ご注文は機械学習ですか？ – kivantium活動日記 どっちも結構古めの記事ですが、難しそうな記事をサラッと書いてるのが凄いカッコイイ！！ 僕もこんなことできたらモテるのに！！ でも僕は高校から数学を捨ててましたし、大学ももちろん文系。 難しい数学を使うであろう「しっかりとした機械学習」の習得はたぶん無理・・・。 機械学習の界隈では、入門はCourseraでスタンフォード大学が提供する”Machine Learning”コースが最高とか言われているようですが、 プログラミングの課題提出もあるのでバカな僕には難しいでしょう。 スタンフォードの授業とか普通に考えてハードルが高すぎます。 例の機械学習コースが良いらしいと知りな
機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた - たくさん調べたことをまとめるブログ
機械学習をやるまえに スライドで「機械学習とは」を感じよう 必ずと言っていいほど紹介されてる動画 日本語なので聞きやすそうな動画 これだけは読んでおきたい初心者向けの本 実際に簡単なサンプルを試してみよう！（すぐできる！） なんで動いてるのか 機械学習にはたくさんの手法があることを知る スライドで「Deep learningとは」を感じよう 勉強のための 環境構築 をしよう 勉強のためのプログラムを書こう ライブラリごとの初歩記事 真似していろいろつくってみよう 最後に、なんだかすごそうな人の紹介 機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、同じ情報源を良いと言ってる人が多い印象でした。 それだけ実践的な情報が少ないのかもしれませんが。。 「この本、さっき読んだ記事でもおすすめしてたな。あれ、この記事もだ。」 なんてことが多々。 そこで、機械学習をやる前に情報を整理したいと思い、この
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
