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Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ(数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……)がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
About us データサイエンティスト協会とは データサイエンティストが活躍する場の確保、拡充を実現し、エンパワーメントする 2013年に発足した当協会は、データサイエンティストに求められるナレッジやスキルの定義、実態調査、ガバメントリレーションを含む情報発信、セミナー・トレーニング・検定プログラム等の提供、他団体との協業などを通じて、データサイエンティストを取り巻く環境を整備してきました。コミュニティ活動などを通し、データサイエンティストやそれを目指す学生や採用する企業、育成する教育機関のみなさまと交流し、業界の発展に貢献していきます。
本書の概要 深層学習は,2012年に行われた画像認識のコンペティションで優れた成績を収め,急速に注目されるようになった機械学習の技術です. 本書は,2013年5月〜2014年7月の7回にわたる人工知能学会誌での連載解説「DeepLearning(深層学習)」に大幅な加筆を行い,索引などを追加して書籍としてまとめたものです.2015年時点での深層学習についてのほとんどの話題について解説しています. 各章は独立した読み物となっており,それぞれの話題について個別に知ることができます.一方で,索引を充実させて,深層学習に関する様々なキーワードについて調べることができるようにもしました. 一方で,多数ある深層学習のソフトウェアを用いる方法については述べていません.本書はこれらのソフトウェアを誤用しないために,深層学習の動作原理を紹介し,各手法の適用可能範囲を知っていただくためのものです. 関連情報
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず(数式で脳みそが詰む)、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん?」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座(MOOC)の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
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