2018年版もっとも参考になった機械学習系記事ベスト10 - Qiita
こんにちは NewsPicks Advent Calendar 2018の 5日目を担当させていただきます、NewsPicks の戸辺と申します。 2年ほど前に「機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果」という記事を書き、多くの方に読んでいただきました。そこから引き続き機械学習に携わっており、今年も多くの機械学習系の記事を拝読させていただきました。それら中から「実戦でためになった」「機械学習の勉強に役に立った」という観点から、僕なりのベスト10をあげてみました。 長い冬休み(余談ですが、社会人で一番長く休めるときですよね!?)は知識のアップデートをするのにいい機会だと思いますので、まとめ読みしてみてはいかがでしょうか。 では、スタート！ まずは 2018年にみんなが使った Colaboratory 関連から 1位: 【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/
機械学習の中身を理解する - Speaker Deck
2018年12月5日 リクルートスタッフィングのイベントでの資料です。 「機械学習のエッセンス」の解説がメインになっています。
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
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異常検知ナイトでLT登壇しました - yasuhisa's blog
機械学習の中でもマイナーなテーマであろう異常検知がテーマの勉強会、異常検知ナイトというイベントでLTの登壇をしてきました。マイナーテーマなのに300人以上が集まる東京怖い。 3ページしかないですが、発表資料も置いておきます(LTのレギュレーションで3ページ5分)。 異常検知ナイト LT登壇資料 はてな id:syou6162 from syou6162 LTのテーマは、現在自分がどんなデータで異常検知をやっているか、どういう困り事があるかを発表してプロの方からアドバイスをもらおうというものです。Mackerelで今まさに異常検知機能の開発をしていて、時系列周りのモデルのハイパーパラメータを開発データでチューニンングしたいけれども、そもそも異常データを含む開発データって手に入らないことが多くてどう対応していくのがよいのか?という質問をさせてもらいました。プロからのアドバイスは動画で見れるので
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
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機械学習研究の現状とこれから
GitHub - ymgaq/Pyaq: PyaqはPythonのみで実装された囲碁プログラムです。深層学習を学ぶための教育目的のコードです。