初心者向け「機械学習とディープラーニングの違い」をシンプルに解説
By darkday AI(人工知能)が大きな話題となっているコンピューターサイエンスの世界で、その技術を支えているのが「ディープラーニング」です。一方、コンピューターを使った「機械学習」という言葉を耳にすることも多いものですが、実はその違いがよくわからない人も多いはず。そんな両者の違いを、数学的計算ソフトウェア「MATLAB」の開発元であるMathWorksが簡単に解説しています。 Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning - YouTube 機械学習もディープラーニングも、学習モデルを提供してデータを分類することに使われる技術です。その働きを解説するのによく用いられるのが、犬と猫の画像を分類するという例。この画像の場合、ほぼ全ての人が左が犬、右が猫と答えるはず。 しかし、別の画像を持ってきた時、それ
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
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