- はじめに
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- chainer入門
- chainer公式ドキュメントのIntroduction
- 英語ができない場合のintroduction
- chainerの理解を深める
- chainer応用
- 正則化やドロップアウト
- 独自データを用いる
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- chainer公式ドキュメントの日本語版
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機械学習初心者の勉強方針まとめ
- はじめに
- 最初の一歩を間違える
- 勉強の方針まとめ
- 巷で有名な教科書を読む
- 参考記事
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kerasとchainerの違い
- KerasとChainer
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- 比較
- Kerasの役割
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- Kerasでの実装
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- 使い分け
- Chainerがいいなあ
- Googleの強さ
- 使い分け
ささっと使ってみたい人にオススメ、深層学習ライブラリ「Keras」
- Kerasとは?
- TensorFlowを使うのと何が違うのか
- インストールの方法
- TensorFlowの場合
- Theanoの場合
- Chainerに比べたアドバンテージ
- Kerasは最初の一歩にオススメ
時間周波数解析:短時間フーリエ変換
- 短時間フーリエ変換
- フーリエ変換
- フーリエ変換おさらい
- フーリエ変換の落とし穴的な仮定
- 時間周波数解析への誘い
- 時間周波数解析の出発点
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- 短時間フーリエ変換の欠点
- 不確定性関係
- 精度が必要な場所とそうでない場所
- ウェーブレット変換
- フーリエ変換
機械学習手法を理解する手順
- はじめに
- プログラムへの理解度
- 機械学習への理解度
- 何が重要か
- アルゴリズムとしての理解
- アルゴリズムとプログラム
- プログラムの理解
- アルゴリズムとしての理解
- 機械学習手法を理解する方法
- 機械学習を抑えるためのポイント
- 更新式を理解すること
- 判別も回帰も大雑把には何らかの関数
- 大枠はこれで殆ど掴める
- 次のステップ
- モデルについて詳しく知る
- 最適化を知る
- まとめ
- つまずくポイント
- 機械学習を抑えるためのポイント
- 記事
書評:プログラムはこうして作られる
- プログラムはこうして作られる
- 本の特徴
- 考え方中心
- ときには回り道をする
- 特定の言語に捕われない
- メモリの概念
- 本書の対象者
- 基本的には全くの初学者から初心者に向けて
- 初心者以外の対象者
- 最後に
- 本の特徴
クラスタリングの基本
- はじめに
- クラスタリングと教師なし学習
- 教師なし学習
- クラスタリング
- クラスタリングの手法
- 凝集型クラスタリング
- 重心法
- 単連結法
- 完全連結法
- まとめ
- k-means
- 発展的話題
- 凝集型クラスタリング
畳み込みニューラルネットワークの基礎
- 事前知識
- テンソルで理解しておくべきことは意外と少ない
- 畳み込みとは
- 畳み込み
- 畳み込みニューラルネット
- 畳み込みニューラルネットの畳み込み処理
- 空間フィルタ
- 畳み込み層
- RGB画像を扱う場合
- 畳み込み層まとめ
- 分類の方法について
- プーリング層
- 活性化関数
- 畳み込みニューラルネットの畳み込み処理
- 全体のまとめ
応用情報技術者試験に合格する具体的な手順
- 応用情報技術者試験
- 応用情報技術者試験とは
- 応用情報技術者試験の価値
- 外的な価値
- 内的な価値
- 応用情報技術者試験の範囲と形式
- 試験範囲
- 試験の形式
- 合格のために具体的に取り組んだこと
- 応用情報技術者試験について調べる
- 問題1つ1つが高難易度というわけではない
- 基本情報より簡単?
- 午前問題対策
- まず過去問を解く
- 参考書の必要性は?
- 問題集の必要性は?
- 問題集、あるいは過去問を丸暗記する
- 理解度のチェック
- 繰り返し暗記範囲を広げる
- 最終仕上げは補強作業
- 午後問題対策
- 問題集を準備
- 問題を一分野ずつ一通り解く
- 分野を決めたら午前対策へ
- 問題文を読む練習
- 問題への取り組み方を決めたら
- 試験日前日
- 取り組みまとめ
- 私の選択した分野
- 応用情報技術者試験について調べる
Chainerによる実践深層学習
- はじめに
- 1からプログラミングする
- ライブラリを用いる
- 結論
- 悩むべき理由
- Chainerのアップデートが早い
- 畳み込みニューラルネットワークは扱われていない
- テーマ自体がバラバラの印象
- 誰が買うべきか
- 余談