「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」は超実践的でKaggleをしない人にも役立つ書籍でした - karaage. [からあげ]
「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」献本いただきました 出版社様より「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」を献本いただきました。 Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書) 作者:小嵜 耕平,秋葉 拓哉,林 孝紀,石原 祥太郎講談社Amazon もともと著者の1人である u++ (id:upura)さんがブログで紹介していたときから、絶対読みたかった本だったので、献本素直に嬉しかったです。 今のところ、興味のあった1〜3章まで手を動かしながら読んで、4章、5章はざっと目を通したといったところですが、凄い良い本という手応えを得ていますので、紹介したいと思います。 「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」レビュー 最初に、自分自身のレベル感を書いておくと、AIはほぼ趣味で勉強しています（仕事でも、一応最近ちょっとだけ使った経験あり
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〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
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
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