ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
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ソニーの最先端R＆D、そのウラ側に迫る！ 若きエンジニアが生み出す機械学習フレームワークの価値 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
ソニーの最先端R＆D、そのウラ側に迫る！ 若きエンジニアが生み出す機械学習フレームワークの価値 圧倒的スピードで浸透しつつある、機械学習。この分野にソニーが満を持して投入したOSSの背後には、ある若手エンジニアの活躍がありました。ソニーの最先端R&Dの裏側に迫ります。 いま、機械学習がすさまじいスピードで浸透しつつあります。 Chainer、Keras、TensorFlowといった、機械学習のためのフレームワークが続々とリリースされ活用されていることも、もちろん無関係ではありません。 そして、2017年6月、ソニーからオープンソースソフトウェア（OSS）として機械学習フレームワーク「Neural Network Libraries」が公開されました。動的グラフ機能というディープラーニングの最新トレンドを取り入れながら、電子機器などに組み込む使い方にも対応しやすい作りがこのフレームワークの特
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