データ分析とインテリジェンス

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タグ「ディープラーニング」 の検索結果

ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ディープラーニングに限らずだが機械学習はなんとなくやっていることの雰囲気は掴んでいるつもりで、理論の詳細は理解できなくても機械学習はアルゴリズムを使ったPDCAであるといったことは書ける。それでもやっぱり気にはなっていたのだが、初心者が気軽に手を出せるレベルでちょうど良い本があまり見当たらなかった(数式を使わないで文章だけで説明しようとする入門書はのぞく)。

この本は理論を例題を使って説明し、さらにはPythonによる実装まで解説してくれるといたれりつくせりで、ニューラルネットワークはもちろんのこと誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークについてここまで丁寧でわかりやすい解説は見たことがない。日本人が書いていることもあり非常に読みやすく、ディープラーニングをきちんと学びたい人向けの入門書として長く使われるのではないかと思われる。

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シリコンバレー発 アルゴリズム革命の衝撃

実態のよくわからない「人工知能」に仕事が奪われるなどと無責任に煽ったり、「ビックデータ」のような定義が至極あいまいな言葉で煙に巻いてシステムを売り込むための宣伝文は数多いが、本書はそれらとは大きく違う立場をとっているということは次の1文でわかる。

ではその現象とは何か。著者は「アルゴリズム革命」であるという。すなわち

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ディープラーニング・深層学習ブームを総括する(2017年頃用)

ディープラーニング・深層学習いう言葉がよく聞かれるようになってそろそろ3年になるが、いまだに定義は確立されず、何をする人なのかもよくわからないまま、すでにブームはピークを過ぎ、このまま遠からず消え去っていくだろうという状態になっている。いったいなぜこのようなことになったのか、自分なりに総括してみる。

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「バズワードの栄枯盛衰モデル」を具体化してみる

バズワードの栄枯盛衰モデルというのを考えたが、モデルだけではよくわからないので、具体的にいくつかのキーワードについてこのモデルを当てはめてみる。なお、学術的調査を行っているわけではないので目下のところは独断と偏見に基づく。

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