機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
HTTP/1.1 200 OK - Qiita
※このお話はたぶんフィクションです。実在の人物や団体とはあんまり関係ありません。 序 planetter.comをバージョンアップすることにした。数年前にリリースしてからずっと放置していたけど、そろそろ手を付けないとやばいと思った。 しかしウェブの世界はドッグイヤーだ。3年も経てば何もかもが変わっている。しばらく開発から遠ざかっていた僕には、最近の技術トレンドなんてさっぱりわからない。 まずは自分自身をアップデートするところから始めよう。 Atom 最初はIDEだ。以前はEclipseを使っていたけど、いまはもうウェブ系言語の進化速度に追いつけていないようだった。ウェブ開発用のIDEならいまはWebStormが人気のようだ。有料だけど、最新の技術に対応しているし、使い勝手もいい。 でも最終的にはAtomを選んだ。IDE(統合開発環境)ではなくエディタなので、これ自体は単機能だけど、不足分は
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