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dlive1
「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。具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う
yarumato
“使用環境は Python + PyTorch。真面目なプログラマ（仕様の明確さや、システムの効率を追求）にとって機械学習全般が とっつきにくい理由はいくつかある。不確定な要素が多く、使わないに越したことはない”
sqrt
顧客が「ディープラーニングでなんか良い感じに」と言ってくる案件の9割は実際は深層学習不要なので、真面目なプログラマとしては案件が深層学習向きかどうか判断できさえすれば深層学習案件の9割カバーできる。
ys0000
Pythonおすすめ無料教材：https://anond.hatelabo.jp/20211023221206／Pythonをちゃんと学びたいなら：https://anond.hatelabo.jp/20211018163759／内容はプログラムの基礎知識があればPython初学者でも始められそうで中々まとまってて良さそう。
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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... 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
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2022/03/21 リンク