ディープラーニング＝三次関数のどこがダメなのか解説する
あるニュース記事で、ディープラーニング＝最小二乗法で三次関数なんていう「伝説の画像」が出回っていたので、それに対して突っ込みつつ、非線形関数という立場からディープラーニングの本当の表現の豊かさを見ていきたいと思います。 きっかけ ある画像が出回っていた。日経新聞の解説らしい。 伝説の画像になるぞこれhttps://t.co/CpeWKrHseP pic.twitter.com/qfTUVt5j7A — 猫じゃら美少女 (@tonets) 2019年2月19日 確かにこれは伝説の画像だ。今までディープラーニングの入門書を立ち読みしていても、ディープラーニング＝最小二乗法で三次関数なんて解説は見たことがない。画期的な説明だ。 しかし、この画像、ディープラーニングを少しでもやったことある人から見ればかなり違和感を覚える解説だと思う。そこを突っ込み始めるとディープラーニング、あるいはニューラルネッ
SIGNATEの個人情報要求がすごかったので経済産業省に電話した話 – Shikoan's ML Blog
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Keizaisangyosho1.jpgより CC 表示-継承 3.0 アメリカにはKaggleというデータサイエンスのコンペティションがある。これはNASAやGoogle、エアバスといった大手企業と提携し、データを提供してもらい、参加者はそのデータを元に予測モデルを構築し、最も良い予測ができるよう競い合うという、データサイエンスの競技プログラミングみたいなものだ。 日本にも最近そういったものがあり、SIGNATEというサイトである。経済産業省やNEDO、JRなどがデータを提供し、保線のデータや新幹線の積雪など非常に面白いデータを使ってコンペが開催されている。 個人情報要求しすぎじゃない？? まずメールアドレスを登録して、本登録画面に行って思った。 https://signate.jp/register/com
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