『データサイエンティストとマシンラーニングエンジニアはKaggleやれ』というのは何故なのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は将来的に自身のブログにも載せる予定（許可なき転載とかではない） 概略 データサイエンティスト、マシンラーニングエンジニアがどのように勉強を進めるべきか、始めるべきかという問いに対して、『Kaggleやれ』というのはよく聞く答えだ。 なるべく早い段階でKaggleのコンテストに参加するべきだというのは僕も個人的に賛成だ。 実際に、なぜ、Kaggleに参加すると勉強になるのかという点を実際にまとめていく。 Kaggleとは？ Kaggleとはデータサイエンスのコンペティションサイトだ。賞金のかかっていたりいなかったりするコンペが集
Kaggle meetup 20170204
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
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