［Python］60,000点のファッションアイテムのデータを使ってDeepLearningを実装 - Qiita
共有すること 60,000点のファッションアイテムのデータを使って、DeepLearningを実装する方法 この記事を書いた人の特徴 ・独学でプログラミングを勉強中 ・プログラミングの実務経験なし ・大学時代はゴリゴリの文系（教育学部）で、数学が苦手。プログラミングにも全く興味なかった。 なぜ共有するのか？ 主な目的は、下記の３点 ①DeepLearningに関する知識を定着化するため ②プログラミング実務未経験でも用意されているライブラリを使えばDeepLearningを実装できることを横展開したいため ③忘れた時に見直すため 「ゼロから学ぶDeepLearning」を読んだ。何となくわかりそうだけど、どう実装すればいいかわからなかった。 その時に参加したDeepLearningに関するセミナーが凄くわかりやすかった。 その時に学んだ知識を自分なりに咀嚼し直して、知識の型化・横展開をした
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーここ見てインストールして
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ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - Qiita
