PFI 全体セミナーで発表した、専門家向けではなく一般向けのDeep Learning（深層学習）の解説です。どのような場面で活躍しているのか、今までの学習手法と何が違うのかを解説しています。
一般向けのDeep Learning
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機械学習、データマイニング、NLP、リコメンドに関する自分用メモ。 機械学習、データマイニング関係のスライド Yohei Satoさんのslideshare 時系列分析による異常検知入門、Rで学ぶ 傾向スコア解析入門、R言語による回帰分析入門、10分で分かるRパッケージの作り方、などなど。 Koichi Hamadaさんのslideshare パターン認識と機械学習 (PRML) 第１章、データマイニング+WEB勉強会、樹木モデルとランダムフォレスト、R言語による アソシエーション分析、などなど。 リコメンドを概説したサーベイ論文など 推薦システムのアルゴリズム - 神嶌 敏弘 リコメンドに関するありとあらゆる話題についての解説。 推薦システム - 神嶌 敏弘 上記の資料のイラスト豊富版。 ツイッターを主な題材にしたテキストマイニングの資料 マイクロブログマイニングの現在 ツイッターに対す
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