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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? このページの対象読者、目的 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目的 ・機械学習の概要について理解する ・人工知能と機械学習の違いについて理解する ・ディープラーニングが話題になっている背景を理解する ・機械学習の進歩の背景を理解する ・更に勉強したい場合のおすすめの教材を理解する アジェンダ 人工知能とは 機械学習とは 機械学習はどのようなことで使われているか 学習の方法 ニューラルネットワークとディープラーニング ディープラーニングがなぜすごいのか 用語についてのまとめ 人工知能とは何か？　世間の見方 なぜ機械

mac(macOS Sierra)で音声入りの動画（画面キャプチャ）を取りたくなったため、実施方法を調べ、実施した。 調べるのに意外と時間がかかったため、まとめる 必要なもの macOS Sierra QuickTime Player Soundflower LadioCast 使用するソフトの説明 QuickTime Player 動画を取るために使用 macOS Sierra標準アプリケーション Soundflower 音声入りの動画（画面キャプチャ）を作るために使用 LadioCast 音声入りの動画（画面キャプチャ）を取っている際に、自分でも音声を聞けるようにするために使用する。 そのため、音を聞く必要がなければ、Soundflowerのみで動画を作ることは可能 導入 以下をインストールして下さい。 Soundflowerをインストールする https://github.com/m

職場で機械学習で画像関連をやってみたいんだけど、おすすめの本は何ですか？と聞かれてまともな回答ができなかったので、機械学習で画像関連をやりたい場合何を抑えればよいのかまとめてみる。 目次 抑えておかなくてはいけない単語 まずコードをかいてみよう 私が読んだ本 1. 抑えておかなくてはいけない単語 まず抑えておかないといけないのが畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network　以下CNNと記載)という単語です。 CNNは主に画像に関する機械学習において用いられています。 画像に関する機械学習をしたいのであれば、CNNを抑えておけば問題ありません。 CNNは最新の大規模画像認識の競技会(ILSVRC2016)でも応用されたものが使用されています。 そのため勉強したことが無駄になりません。 まずCNNというものがあるということを認識し、実際のコードがどう

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Do2dle（ドゥードゥル）第九回勉強会（Pythonで体験する 深層学習 第一回）で使用した Pythonで体験する深層学習 2章輪講用の資料です。 補足を行っていますが、その箇所はわかるようにしています。 1980年にGuido van Rossumが開発を始めた。 Pythonはシンプルで一貫性のあるプログラミング言語です。 Pythonコミュニティでは、可読性と一貫性が重視されています。 2.2 Python2かPython3か Python2系とPython3系に互換性はない。 新たにPythonを始めるのであればPython

ILSVRCは2010年から始まった大規模画像認識の競技会です。 現在は参加しているチームの殆どがDeep Learningを使用しており、 画像認識Deep Learningの大きな競技会と言えます。 ILSVRCとDeep Learning 2012年のILSVRCでHinton先生のチームがDeep Learningで圧勝し、注目を浴びました。 （コンマ何%の精度を競い、人力での細かいチューニングの勝負となると思われていましたが、Task1とTask2で2位以下を10%以上引き離して勝利しました。） Deep Learningで圧倒的に勝利したことで、画像認識の方向性を決定づけたものと言えます。 画像認識の今後 2015年にはILSVRCの結果で人間の認識性能を超えました。 これは、画像関連の事象について、人間が識別困難なものでも認識可能ということを意味し、例えば、将来的に医学診断で