LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
継続的に学習するために効いたやり方3つ - $shibayu36->blog;
育児していて時間があまり取れない状況下で継続的に学習するために色々な方法を取り入れているんだけど、その中で最近めちゃくちゃ効いた3つのやり方を紹介。 やりたいことリストを作っておく 今日のTODOリストを作る 2分間コーディング やりたいことリストを作っておく 自分が学習したいことの一覧があると、優先度を決めやすくなり、またやりたいことが1つ終わった後すぐに次に取り組むこともできる。そこで僕はTrelloでリストを作り、とにかく少しでもやってみたいと思った開発や、読みたいと思った本などがあれば追加している。 今日のTODOリストを作る 時間が空いてから「今日はこれから何をやろうかな？」と考えていると、途端にやる気がなくなってダラダラしてしまう。そこで先に今日のTODOリストを作っておくということをやっておく。ポイントとしては 細かい家事やプライベートでやること、勉強すること全て含めて同じリ
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