これだけは押さえておくべき！機械学習を学べるおすすめスライド5選
近年話題を集める機械学習。関心はあるけれど着手しづらかったり、具体的に活かすにはどうしたらいいかわからないなんてことはありませんか？ 今回は、機械学習の最新情報や機械学習を活かしてリコメンドシステムを組んだ事例や、分析に活かした事例などを紹介した機械学習についての学べるスライドを厳選して4個まとめました。 もう少し機械学習について知識を深めたい人は是非御覧ください。 パワーポイント等で作成したプレゼン資料を共有できるサイト「スライドシェア」。機械学習の知識を深めたいエンジニアのために、サイトから厳選したプレゼン資料を紹介します。データ分析やディープラーニングに焦点を当てているので、興味がある方はチェックしてみてください。 ①機械学習によるデータ分析まわりのお話 機械学習によるデータ分析まわりのお話 from Ryota Kamoshida 『機械学習によるデータ分析まわりのお話』では主に、
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
Webアプリケーションフレームワークの作り方 in Python — c-bata.link
こんにちは、芝田 将 ( @c_bata_ ) です。 この資料はPyCon JP 2016で行った 「基礎から学ぶWebアプリケーションフレームワークの作り方」 の書き起こし資料です。 誤字等があれば、Issue or PRをお待ちしております。 はじめに¶ この資料では200行に満たないシンプルなWebフレームワークの作り方をボトムアップで解説します。 テンプレートエンジンとしてJinja2を使ったりもしますが、基本的にはPythonの標準ライブラリのみを使っています。 FlaskやDjango等を使ったWeb開発の経験があり、基本的なHTTPの知識があれば読み進められるんじゃないかなと思うのでぜひチャレンジしてみてください。 本資料を読み終えた方はBottleやDjango、筆者の公開している Kobin というフレームワークのコードを 読んでみたり、自分でWSGIフレームワークを実
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
