真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
[機械学習] 今年から機械学習を学び始めてやったこと、Machine Learning Nowでやりたいこと - YoheiM .NET
[機械学習] 今年から機械学習を学び始めてやったこと、Machine Learning Nowでやりたいこと こんにちは、@yoheiMuneです。 今日はMachine Learning Advent Calendar 2015の9日目の記事として、今年から学び始めた機械学習についてやってきたことをまとめ、そして最近リリースしたMachine Learning Nowについてブログを書きたいと思います。 機械学習をどのように学んできたか？ 時系列に書いてみたいと思います。 統計学との出会い（2015年1月〜4月） 僕は機械学習について今年の3月くらいに興味を持ち始めました。そしてそれ以前には統計に興味があり、以下2つの本を読んでウハウハしていました（統計の知識があったわけではありません）。 統計学が最強の学問である（Amazon） 統計学が最強の学問である[実践編]---データ分析のため
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