＜実践＞はじめてのKaggle体験記 - kurupicalのブログ
機械学習を勉強し始めて１年が経ちました。 そろぞろ何か一つ目に見える実績を上げたいと思いたち、 ５月から８月までHomeCreditというKaggleのコンペをやっていました。 Home Credit Default Risk | Kaggle 最終的に、7198人中62位で終わることができました！ Kaggleをやってみようかなと思っている人向けに、自分の体験記を残しておこうと思います。 わからない用語は、Kaggle Words For Beginnerを参考にしてください。 もくじ スペックと前準備 コンペ内容の確認 コンペ参加 感想 0. スペックと前準備 スペック 文系卒(数学は好き) SIerでCOBOLとjavaを５年→業務で機械学習1ヶ月(研修みたいなもの) 個人でちゃんと勉強した本（ちゃんと＝写経した≠理解した） ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学
ゼロから作るDeep Learning - n3104のブログ
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: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (17件) を見る 読書会の対象書籍となったので読みました。Pythonのコードを実際に動かしながらディープラーニングの基本的な理論について学ぶことができます。具体的にはディープラーニングの理論を理解するために必要なパーセプトロン、活性化関数、損失関数、勾配などの構成要素についてPythonのコード付きで説明しています。そのため、機械学習の前提知識が多少あり、ディープラーニングに興味がある人であれば知識を整理しながら読めるのでおすすめです。 読書会をやっていたこともあり、章ごとに読書メモを作成していました。そのため、詳細については以下のエントリーをご参照ください
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