第3回 ディープラーニング最速入門 ― 仕組み理解×初実装（後編）：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門（1/3 ページ） いよいよ、ディープラーニングの学習部分を解説。ニューラルネットワーク（NN）はどうやって学習するのか、Pythonとライブラリではどのように実装すればよいのか、をできるだけ簡潔に説明する。
第3回 ディープラーニング最速入門 ― 仕組み理解×初実装（後編）
第3回 ディープラーニング最速入門 ― 仕組み理解×初実装（後編）：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門（1/3 ページ） いよいよ、ディープラーニングの学習部分を解説。ニューラルネットワーク（NN）はどうやって学習するのか、Pythonとライブラリではどのように実装すればよいのか、をできるだけ簡潔に説明する。
Go初心者が気を付けること
Go初心者がやってしまいがちなやらない方がいいことを書き出してみました。 情報検索や環境構築 golang.jpを見に行ってしまう Golang（ごーらんぐ）と呼んでしまう(by hogedigo) depが最新推奨のパッケージマネージャだと勘違いする(Go標準の「go mod」を使おう) 「GO？？？」環境変数を理解せずに設定しまくる（わからない場合は一切設定しないのが正しい） しょっぱなからgvm,gobrew,goenvなどのマルチバージョンのマネージャを入れようとしてエディタ連携環境構築に失敗する （複数バージョンのGoの運用は既に標準のGoだけでできるようになっている） エディタにgoimportsやgolintを設定し忘れる OSのパッケージマネージャまかせで古いGoやgccgoをインストールしてしまう エラーハンドリング周り err変数名のバリエーションを増やしすぎる（ほとん
Go言語で扱えるデータフレーム厳選4つ - Qiita
はじめに データサイエンティストでなかったとしても、数値データを使って様々な解析をする際には CSV ファイル等ファイルを読み込み、数値の配列としてメモリに保持して、それらをループ等で利用して解析を行っておられると思います。 その際、配列は1次元目に行、2次元目に列、を格納するのが一般的です。多くのケースではこの方法で事足りるのですが、解析を行ううちに「列としてデータの固まりを扱いたい」「ラベル付けされた列を扱いたい」と感じる事が出てくると思います。 これを簡単にしてくれるのが「データフレーム」です。 データフレーム4種 本記事では Go 言語から扱えるデータフレームを4つご紹介します。 QFrame https://github.com/tobgu/qframe QFrame は、フィルタリング、集計、およびデータ操作をサポートするイミュータブルなデータフレームです。 QFrame での
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