数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
シモセラ エドガー ラフスケッチの自動線画化
本研究では、畳込みニューラルネットワークを用いてラフスケッチを線画に自動変換する手法を提案する。既存のスケッチ簡略化手法の多くは単純なラフスケッチのベクター画像のみを対象としており、スキャンした鉛筆画など、ラスター形式の複雑なラフスケッチを線画化するのは困難であった。これに対し提案手法では、3種類の畳込み層から構成されるニューラルネットワークモデルによって複雑なラフと線画の対応を学習することで、ラスター形式の様々なラフスケッチを良好に線画化することができる。提案モデルでは、任意のサイズやアスペクト比をもつ画像を入力として扱うことが可能であり、出力される線画は入力画像と同じサイズになる。また、このような多層構造をもつモデルを学習させるため、ラフスケッチと線画がペアになった新しいデータセットを構築し、モデルを効果的に学習させる方法を提案した。得られた結果についてユーザテストを行い、提案手法の性
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Deep Learning
Neural Network Console
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇