ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニング
初心者でも今すぐ機械学習・ディープラーニングの勉強を始められるスライド11 - paiza開発日誌
Photo by PROTim Regan こんにちは。谷口です。 最近「人工知能」や「機械学習」に関する話をよく耳にします。実際に機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人も増えてきたなーと感じます。弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初の頃は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。 というわけで今回は 実は機械学習とディープラーニングの違いがわかってない 機械学習勉強したいけど仕事してると体系的に学ぶ時間がない 仕事や研究で「機械学習やって」って言われそうな気配がする 過去に機械学習の勉強にチャレンジしたことがあるけど難解すぎて挫折した という方々のために、機械学習を勉強している弊社のエンジニアに、機械学習に入門した頃に役立ったスライドを聞いてきたのでご紹介します。 ■機械学習とディープラ
[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみた - Qiita
[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみたPython機械学習MachineLearningDeepLearning深層学習 本エントリの目的 この度，勉強を兼ねて，ライブラリを使わずにDeep Learning (ディープラーニング) を実装したので，ご紹介致します．言語はPythonです． ただし，参考にした書籍があります．本エントリでは，その書籍の紹介と，その書籍に記載されたJavaコードを元に，Pythonで再実装したコードについて説明をします． 背景 最近のAIブームの火付け役として，ディープラーニングが注目を浴びていることは，今更ここで述べるほどのことではないと思います．最近この手の本が大量に出版されていることを鑑みても，その注目度の高さが容易に伺えます． ただ，世の中皆が皆AIを専門に仕事をして
![[Python] Deep Learning: ディープラーニング (DBN, SDA) をライブラリを使わずに実装してみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3e34b577576cbcd0b086a3624ffb9c92ad5dd61c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBNb3JpS2VuJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00ZTJjOGU1NjQ5YjM4MWFmYjdmMjQ2ZTFjYmI4Y2NkMg%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0c5bec3860cbdbd7409fef8e2c69aa67)
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ディープラーニングのフレームワークChainer使ってMac/Raspberry Piで画像認識 - karaage. [からあげ]
2017/07/02 chainerのバージョン修正 1.6 -> 1.8.1 2016/12/15 chainerのバージョン固定に関して追記 趣味は人工知能です 時代は人工知能だろう！ということで、新たな趣味として機械学習の分野を学習しています、やっぱり花形はディープラーニングですかね。一応入門書的な下記の本を参考書として読んでいるのですが、20ページ目あたりから偏微分方程式がずらずら出てきて、頭がおかしくなりそうになっています。 イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (5件) を見る ちょっと数式を追うのも限界を感じ始めているので、「理屈より実践派！」といういかにもダメないいわけをしつつ、色々すっ飛ばして面白そうなアプリケーションをとり
![ディープラーニングのフレームワークChainer使ってMac/Raspberry Piで画像認識 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d13e91666f4a274feff9aacf52f37a36e45f2592/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20160624%2F20160624004559.jpg)
Windowsでchainerを使って画像を説明する文章を自動生成するサンプルを実行する方法 - 画像処理とか機械学習とか
qiita.com 今回はこちらの記事で紹介されている、畳み込みニューラルネットワーク＋時系列ディープラーニングを用いる手法を紹介します。 上記記事のサンプルでは、画像とそれを説明する文章データを学習させ、入力画像を説明する文章を自動生成するネットワークを実装されたと言うことで、実際に動かす方法を日本語で説明を加えて紹介します。 ・概要図(画像中で単語と文字と表記がブレてますが、同じものを指してます） 実際にdsannoさんが実装されたプログラムが GitHub - dsanno/chainer-image-captionこちらになります。 動作に必要なのが Chainerをインストール済みのPC 学習データ（ダウンロード） Caffeの学習済みネットワーク（ダウンロード） の３つになります。このサンプルでは画像のベクトル化に畳み込みニューラルネットワークはCaffeの学習済みモデルを用い
機械学習/深層学習について調べてみた。 | ARAYA Inc.
しかし依然として『深層学習』に再挑戦するのは難しいと感じていました。そこでグーグルでひたすらディープラーニング関係の情報を収集し続けました。ということで今回は学習の過程で参考にさせていただいた資料をQ&A形式で紹介していこうと思います。
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