機械学習の理論のリンク集
差分
このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
両方とも前のリビジョン前のリビジョン次のリビジョン | 前のリビジョン次のリビジョン両方とも次のリビジョン | ||
機械学習の理論のリンク集 [2017/06/03] – adash333 | 機械学習の理論のリンク集 [2017/06/03] – adash333 | ||
---|---|---|---|
行 1: | 行 1: | ||
=====機械学習の理論の説明のリンク集===== | =====機械学習の理論の説明のリンク集===== | ||
+ | |||
+ | 機械学習が専門家の間で爆発的に流行したきっかけとしては、毎年開催されているAIの画像認識大会であるImageNetで、2012年に、Deep Learningの手法を用いたAlexNetというチームが前年度までの優勝者をブッチギる形(Top5エラー率が、2011年の25.7%から、2012年のAlexNetで16.7%)で優勝したことにあります。Deep Learningというのは、基本的には、ニューラルネットワークの隠れ層を深くしたものですから、それまでの知識も大事です。ですから、2011年以前の記事へのリンクも記載させていただきます。 | ||
高卒でもわかる機械学習 (0) 前置き | 高卒でもわかる機械学習 (0) 前置き | ||
行 14: | 行 16: | ||
http:// | http:// | ||
+ | 連載 機械学習 はじめよう\\ | ||
+ | 2010年6月25日-2013年12月25日\\ | ||
+ | http:// | ||
+ | => | ||
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 | ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 | ||
行 19: | 行 25: | ||
2017年05月23日に更新\\ | 2017年05月23日に更新\\ | ||
http:// | http:// | ||
+ | |||
+ | =====機械学習の理論リスト===== | ||
+ | |||
+ | 六本木で働くデータサイエンティストのブログ | ||
+ | 2014-03-31 | ||
+ | 社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で\\ | ||
+ | http:// | ||
+ | {{: | ||
+ | => | ||
+ | 余談ですが、簡単な統計をするなら、EZR(http:// | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | 引用元:https:// | ||
+ | =====ベイズ理論===== | ||
+ | |||
+ | ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定 | ||
+ | Akira Masuda | ||
+ | Published on Nov 16, 2015\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | 学部生向けベイズ統計イントロ(公開版) | ||
+ | 考司 小杉 | ||
+ | Published on Jul 21, 2015\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | ベイズ統計入門 | ||
+ | Miyoshi Yuya | ||
+ | Published on Mar 3, 2013\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | 15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学 | ||
+ | Ken' | ||
+ | Published on Mar 6, 2016\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | => | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====線形識別モデル===== | ||
+ | |||
+ | =====SVM(サポートベクトルマシン)===== | ||
+ | |||
+ | =====パーセプトロン===== | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====Deep Learning(深層学習)===== | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | =====RNN(Recurrent Neural Network)===== | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)===== | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====DQN(Deep Q-Network)===== | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
機械学習の理論のリンク集.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1