deeplearning4nlp-tutorial/2015-10_Lecture at master · UKPLab/deeplearning4nlp-tutorialYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
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Introduction¶機械学習とは、その名の通り「機械」を「学習」させることで、あるデータに対して予測を行えるようにすることです。 機械とは、具体的には数理・統計的なモデルになります。 学習とは、そのモデルのパラメータを、実際のデータに沿うよう調整することです。 学習の方法は大きく分けて2つあります。 教師有り学習(Supervised learning): データと、そこから予測されるべき値(正解)を与えることで学習させます。 分類(Classification): データがいくつかのカテゴリに分類できるとき、そのカテゴリを予測させます(例：手書きの数字が0～9の何れかであるか判別するなど) 回帰(Regression): データから予測される連続的な値を予測します(例：年齢と体重から慎重を予測するなど)。 教師なし学習(Unsupervised learning): データを与える
Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial
Description: This tutorial will teach you the main ideas of Unsupervised Feature Learning and Deep Learning. By working through it, you will also get to implement several feature learning/deep learning algorithms, get to see them work for yourself, and learn how to apply/adapt these ideas to new problems. This tutorial assumes a basic knowledge of machine learning (specifically, familiarity with t
Facial Keypoints Detection
Detect the location of keypoints on face images
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