データサイエンティストの憂鬱と、そこから思いついて実行したデータマートプロジェクトの話。詳細は↓ http://shoe116.hatenablog.com/entry/2016/04/04/084113
![Deep learning Libs @twm](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/59d9254e5eb902cd0983a559deda12dcd5194f27/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fdeeplearningtwm-151024055019-lva1-app6891-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
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