[B! python][機械学習] high-low-02-03のブックマーク

データマイニング入門

ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。

high-low-02-03 2022/07/03

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新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」新人: 「よろしくお願いします！」先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」先輩: 「ほう、流石だね」新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら

high-low-02-03 2022/05/30

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機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

こんにちは。在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる応用：アルゴリズムを使いこなしたい人「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない発展：研究開発もしたい人最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無いもしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

high-low-02-03 2022/04/08

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はじめに — 機械学習帳

import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.it em()) print(w.grad)