完全文系プログラミングど素人視点からの、機械学習の学習 〜あなたは実装と理論のどっちに興味があるの？〜 - input & output
完全文系プログラミングど素人が機械学習*1に興味を持った。 完全文系プログラミングど素人（以下、愛着を込めてこのような人たちを「同類」と呼ぶ）が機械学習に興味を持って、仕事の傍ら独学して数ヶ月が経った。学習成果は思わしくなく、Pythonは多少理解できたけれど、肝心の機械学習の実装には至っていない。更に言えば、数学的な面*2はさっぱりだ。 なぜ自分の学習がうまくいかなかったのかを振り返りつつ*3、これから機械学習に進む人のためにアドバイスをしていきたい。 機械学習はロジックを完全に理解していなくても、実装できる 機械学習に興味を持ったのは、書店で一冊の本に出会ったからだ。そう、言わずと知れた「ゼロから作るDeep Learning」だ。 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
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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