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東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開以下のようなサイトが無料公開されていました。学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。そ
maiani 2018/04/04
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機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。機械学習とはコンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。機械学習の代表的な手法について記載します。１．教師あり学習２．教師なし学習３．強化学習に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression）参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
maiani 2017/06/27
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