ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
機械学習のルールとベストプラクティス（Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering の意訳） - Qiita
機械学習のルールとベストプラクティス（Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering の意訳）機械学習 WHY 1：自分の勉強のためです。 2：機械学習に興味があるけど英語ができない人でも大まかな内容が理解できれば良いな 機械学習は近年話題になっている技術ですが具体的な運用のための指針はあまり明確になっていないのが現状です。企業の担当者が知恵を振り絞って工夫されていると思います。 今回、参考にした資料はGoogleの中の人が書いているので参考にできるはずです。 機械学習の適用で悩めるエンジニアの指針になれば良いと思います。 ただし参考資料の方が詳しいので英語ができる方は元の参考資料を読まれる ことを強くオススメします。 誤訳がある可能性があります。（できれば指摘していただけるとありがたいです） 43個のルールがありま
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https://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf
Being a Data Scientist: My Experience and Toolset · Jefferson Heard