対象者 深層学習について勉強始めたいな〜って考えている人向け。 いきなりライブラリを利用して何か作るのも手ですが、やっぱりちゃんと理解するには「車輪の再発明」しないといけませんね〜 本記事は深層学習の基礎理論メインですが、できるだけ数式を少なくして図メインでざっくり説明します。 実装などは次回以降順番にやっていこうと思います。 次回の記事はこちらです。 目次 深層学習とは ニューロンモデル レイヤーモデルとニューラルネットワークモデル 活性化関数 シグモイド関数(sigmoid) tanh関数 ReLU関数 ソフトマックス関数(softmax) 計算グラフ 足し算の計算グラフ 掛け算の計算グラフ 割り算の計算グラフ 指数関数の計算グラフ 底がネイピア数の指数関数の計算グラフ 対数関数の計算グラフ 底がネイピア数の対数関数の計算グラフ sigmoid関数の計算グラフ sigmoid関数の順伝

いろいろ書いていて感じたこと。 ↓ it-tsure.hatenablog.com it-tsure.hatenablog.com いろいろ問題気づきますが、たぶん開発業者に問題があるわけではないと思います。 言われたとおりにやっているだけかと。 発注する側の要求仕様（要件定義）があいまいか、発注側に分かる人が居ないけど、業者に丸投げしているのが問題だと思います。 分かる人と言っても、pythonなどのプログラミングが出来るという事じゃなくて、薄く広く・・・・・具体的に言うと、ITパスポートレベルの知識と現状の業務を知っている人が居ないからいろいろ問題が起きると思います。 細かいことは開発業者に任せていいと思いますが、最低限のIT知識、あと業務知識がないと。業務のやり方までは開発業者は十分に分からないと思うので。 それこそ、ITコンサル、ベンダーコントロール　等の職種になると思いますが。