東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
TensorFlowをWindowsにインストール Python初心者でも簡単だった件 - Qiita
TensorFlow1.6をWindows10にインストールします。基本的には公式サイトを見ながらインストールしています。私は Pythonはほとんどやったことない人間ですが、そんな程度でもまるで問題なかったです。 当記事はAnacondaを使っていますが、Minicondaも使用ディスク容量が大幅に削減できておすすめです。Minicondaの場合は以下の2つの記事を参照ください。 WindowsにMinicondaインストール(2018年) WindowsでMinicondaを使ってTensorFlow環境構築(2018年) Windowsでの環境比較は、記事「Windows PCで機械学習環境を作る方法まとめ」に書きました。 UbuntuでのTensorFlow環境構築は記事「WSLのUbuntuにTensorFlowをインストール」を参照ください。 あと、Google Colabor
Python でデータサイエンス
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析（基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習）を学んだことがない人でも理解できるよう、統計（アナリティクス）の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
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Python＆AI・機械学習を無償の記事で学ぼう！ ＠IT連載まとめ
「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門 - ＠IT
第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装（前編）
[Python]Anacondaで仮想環境を作る - Qiita![[Python]Anacondaで仮想環境を作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ddffc62140d7f35b31be475a9825eb3a10ecf4e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEQW5hY29uZGElRTMlODElQTclRTQlQkIlQUUlRTYlODMlQjMlRTclOTIlQjAlRTUlQTIlODMlRTMlODIlOTIlRTQlQkQlOUMlRTMlODIlOEImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTdjYTI0MjI2NzVjMzZiOTM3ZmQ2ZDFkY2Q5YTk2ZDhl%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc3VwZXJzYWlha3VqaW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTNhYWU4OGExODAwZGJlZjhjNzJjZDEzY2NiMDk5NjE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da1280104191faf69ff7c7a0b48a24e7b)
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
機械学習 入門コースの決定版!機械学習エンジニアを目指すならcodexa（コデクサ）
Pythonで始める機械学習入門
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