機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと - Qiita
いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うことができ
Big Data Matters ～ビッグデータの重要性 機械学習とディープ・ラーニング
内容 ディープ・ラーニングの基本と実験 私達はある画像を見た時、どう認識しているのでしょうか。 人間の脳はその時、恐ろしく複雑な処理を驚異的なスピードでやってのけているのです。 人工ニューラル・ネットワークは、人間の脳に関する知見を大まかに模倣した各種アルゴリズムの集合体です。現在、ニューラル・ネットワーク研究の新たな分野であるディープ・ラーニングが、これまで多くの人工知能アプローチが失敗を喫してきた領域で、驚異的な成功を収めています。 ディープ・ラーニングは、高度なコンピューティング性能と特別なタイプのニューラル・ネットワークを組み合わせ、大量データの中に潜んでいる複雑なパターンを学習します。テキスト、写真、ビデオ、サウンドなどに対するパターン認識を行うには、ディープ・ラーニングが現時点で最先端の技法です。 本Webinarでは、MNISTデータ（60,000件の手書き文字）を使ってSA
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