人生で影響を受けた本100冊。英語(77) - Qiita
はじめに 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。 影響を受けた本というよりは、愛読書かもしれません。 引用は、 https://bookmeter.com/users/121023 https://booklog.jp/users/kaizen https://www.amazon.co.jp/gp/profile/amzn1.account.AEZYBP27E36GZCMSST2PPBAVS3LQ/ref=cm_cr_dp_d_gw_tr に掲載している自分で書いたreviewです。 最初にあるところに記録し、それからamazonに転載し、10,000冊になった頃にNo.1 R
dockerで機械学習 一覧
with anaconda(python) 「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」斎藤 康毅 著。dockerで機械学習 with anaconda(1) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab 「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著。dockerで機械学習with anaconda(2) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6 「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal 第1章,第2章。dockerで機械学習 with anaconda(3) https://qiita.com/kaizen_nagoya/
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。docker(19) python(1) - Qiita
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。docker(19) python(1)PythonGitDockerDockerHub小川メソッド pythonを覚えるのに最適な教材はこちら。 言語処理１００本ノック（東北大学） http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/ 上記を勉強する方に向けて書いたプログラム等をdockerに掲載して、いつでも、どこでも続きが実行できるようにしたい。 現在、第10章の途中まで確認作業中のdocker imageはこちら。（「今日の作業記録 python error」記事未解決あり） 注意事項。無茶でかいです。うんじゅうGBあるらしい。ごめんなさい。 いくつかに分割してあげなおすよう調整中の予定が転職で手がまわらず。ごめんなさい。 Windowsだ, Macintoshだ という違いを意識せず、D
製造業における機械学習 - Qiita
目次 はじめに 背景 ・塗装業界で機械学習 ・量子計算機の新興企業の提携 製造業と機械学習企業の提携 製造業向け機械学習 製造業とIT企業との提携 おわりに ・深層学習読書会 ・・docker で機械学習 ・特許 ・・特許調査と製造業とIT企業の提携に焦点を絞っている理由 ・・特許組織別集計 ・情報収集 ・・WEBから伺える本気度。 ・・Webの確認作業 ・・備忘録 参考文献(reference) ・参考資料 on Qiita (references on Qiita) 文書履歴(document history) はじめに 2017, 2018 深層学習読書会と2019「量子アニーリングの基礎」 2017, 2018年と２年にわたり深層学習の読書会を開催し、名古屋地区の製造業の方とIT企業の方が参加されました。 「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する
dockerで機械学習(17) with anaconda(17)「PythonとKerasによるディープラーニング」 ：Francois Chollet著 - Qiita
dockerで機械学習(17) with anaconda(17)「PythonとKerasによるディープラーニング」 ：Francois Chollet著PythonDockerKeras小川メソッドDoCAP #1.すぐに利用したい方へ(as soon as) 「PythonとKerasによるディープラーニング」 ：Francois Chollet著 <この項は書きかけです。順次追記します。> This article is not completed. I will add some words in order. 本資料の使い方 dockerを利用して、githubで公開されているソースコードの利用の仕方を説明します。 Jupyternotebook形式になっているプログラムは、 全部繋げて実行すればPythonの一つのプログラムとして利用できるものもあります。 8.1 の例では、
dockerで機械学習 anaconda編 直感Deep Learning第1章
(base) root@b789c278e622:/# ls bin boot deep-learning-with-keras-ja dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var (base) root@b789c278e622:/# cd deep-learning-with-keras-ja/ (base) root@b789c278e622:/deep-learning-with-keras-ja# ls README.md ch01 ch02 ch03 ch04 ch05 ch06 ch07 ch08 deep-learning-with-keras-ja.png (base) root@b789c278e622:/deep-learning-with-keras-ja# c
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