サルでもわかる機械学習

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=====機械学習の歴史のリンク集=====
2015年にAlphaGoが囲碁でプロ棋士に勝利して以来、一般の人にも人工知能（Artificial Intelligence）、機械学習（Machine Learning）、深層学習（Deep Learning）という言葉が認知され、2017年現在は、第3次AIブームの真っただ中と言われています。

そんな歴史について解説しているサイトのリンクを集めてみました。

機械学習と歴史
youichiro
2017年01月26日に更新\\
http://qiita.com/youichiro/items/90a1b432e7c6ea299341

Wikipedia　人工知能\\
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD

catalinaの備忘録
2016-03-28
機械学習の基本的な概念と歴史を追ってみた\\
http://catalina1344.hatenablog.jp/entry/2016/03/28/154356

HELLO CYBERNETICS
2016-03-22
人工知能の歴史　AIを如何にして達成しようとしたか\\
http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2016/03/22/031035

エンジニアとして知っておきたい人工知能の歴史とディープラーニングの課題
CodeZine エンジニアが生き残るためのテクノロジーの授業　第7回
増井 敏克[著] 2016/12/09 (2ページ目以降は無料の会員登録必要)\\
https://codezine.jp/article/detail/9859

統計・分析を極める【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった
ディープラーニングのビジネス活用を探る（1）
2015.04.21大野健太＝Preferred Networks\\
http://business.nikkeibp.co.jp/article/bigdata/20150419/280107/

【連載】ディープラーニングの原理とビジネス化の現状
3 ディープラーニングの進歩を振り返る
Hisa Ando
2016/02/04\\
http://news.mynavi.jp/series/deeplearning/003/
=>CourseraのMachine LearningのAndrew Ng先生の写真が載っている！

2017年1月26日 更新
Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは？〜\\
https://lp-tech.net/articles/fbf5j\\
ヒトの視覚と畳み込み層、マックスプーリング層との比較の説明が面白い



=====機械学習の応用====

次世代シーケンサが求める機械学習
sesejun   
Published on Nov 10, 2011\\
https://www.slideshare.net/sesejun/ss-10104027


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