本記事の目的 もともと本業でデータサイエンスやディープラーニングを扱っていたわけでもなく、ディープラーニング周りは「なんとなく知っている」という状態。ちゃんと勉強したいと思いながらもなかなか手が出ず、モデル実装の経験もない。 上記の状態から、この1年間くらいでやっと、初めてディープラーニング実装の経験をするところまでたどり着いた。とりあえずデータサイエンスの入口に立てた(かもしれない)ということで、整理のためここまで取り組んできたことをまとめてみた。 これから勉強を始める、誰かのために役立てば嬉しい。 <画像ディープラーニングの始め方> ◇ ステップ1. 画像系AIの全体像を把握する ◇ ステップ2. 画像分類を実装してみる ◇ ステップ3. 理論をフォローアップする ◇ ステップ4. 実装の経験を積む ステップ1.画像系AIの全体像を把握する とりあえず初心者向けの書籍や動画などを見て全
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