Pythonで理解するディープラーニング入門ディープラーニングの仕組みを理解するための一番のポイントは「損失関数」と「勾配降下法」の考え方です。本講演では、線形回帰モデルを題材に、この2つの考え方についてPythonのコーディングも含めた形で説明します。講演者の著作「最短コースでわかるディープラーニングの数学」からエッセンスをお届けします。
「機械学習・ディープラーニングでPythonを使う嬉しさとツラミを分かちあう会」の感想を語る - bonotakeの日記
もう2週間経つんですけど、こんなイベントを企画・司会をしました。というので今更感想ブログ。 mlxse.connpass.com 経緯というか元々の開催目的は以前の記事にあるとおりで、 プログラミング言語に関する国内学会 PPL2018 前に、現状この分野で覇権取ってるPythonを肴に「機械学習・ディープラーニングのための言語」の問題点や在るべき姿、を探っていこうという会です。 3人の発表＋みんなで議論、というスタイルを取ったのですが、発表お願いした3人が3人とも「やりづらい」とこぼす、企画した者としては大変心苦しい状態ではあったものの、発表・議論はどれも興味深く、大変面白い会になりました。ありがとうございました。 発表1つめ：『行列演算とPythonの言語デザイン』 まずは python.jp 管理人の石本敦夫（@atsuoishimoto）さん。 Pythonがどうしてデータサイエン
実装ディープラーニング
はじパタLT資料です。ディープラーニングのライブラリの使い方が知りたい方は15ページからご覧ください。
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