Linux)、「レジストリ」、「システムジェネレーション」、「Atom」、「Emacs」、「markdown」、「Python」を追加した。アイキャッチ画像は「Linux」、「WSL」のパスを示している。↑人気ブログランキングに参加しています。WSLメニューの追加(Python,lions,NHK超AI入門,Linux,WSL,レジストリ,システムジェネレーションetc.)にコメントChainerが作った「ディープラーニング入門」を紹介!機械学習を勉強するには、いくつかの知識が必要です。それらを学ぶ上でいろいろな書籍やネットの情報が必要ですが、Chainerが出した「ディープラーニング入門」で必要十分です。Chainerが作った「ディープラーニング入門」を紹介!以下、DogFortune(Qiita)さんから引用。機械学習を勉強するには、いくつかの知識が必要です。学習を行う為のコンピューティングリソースの準備それらを学ぶ上でいろいろな書籍やネットの情報が必要ですが、Chainerが出した「ディープラーニング入門」で必要十分です。Tutorialです。最低限必要な知識がまとめて学べます。このチュートリアルでは、機械学習を行っていく上で必要な最低限の数学とプログラミングを学んでいくことができます。•Pythonの文法から条件式、クラスや継承といったところまであります。NumPyやCuPyもしっかりあります。いった所もしっかり記述されています。いう所が非常に素晴らしいです。ブラウザで学べる機械学習の知識がついてきたところで、さぁやってみようと思った時に問題になるのが環境の構築です。数年前に比べたら比較的簡単に環境を構築できるようになってきましたが、フレームワークの進化も非常に早く、ネットの情報がすでに古いといった事も多いです。このチュートリアルは、ブラウザ上で学ぶことができます。資料はすべてノートブック形式になっていますので、解説とコードが同時に実行できるようになっています。読むだけの資料ではなく、実際にコードを記述してその結果も学ぶことができます。これは非常にありがたいです。Colaboratoryとして実行できる!!これがこのチュートリアル最大のポイントです。Colaboratoryで実行できるようになっている事です。Colab」ボタンを押すとすぐに開くことができます。GPUリソースが利用できます。処理の重い畳み込みニューラルネットワークも比較的短時間で体験することができます。GPUが絡むと途端に環境構築が大変になるので、ぜひ活用すると良いです。このサイトだけで機械学習・ディープラーニングに入門できる事を目指して作られています。基本的な知識はすべて網羅されているので、今から始めたい人はぜひ見てみてください。章立ては次のようになっています。トレーナとエクステンションまた今後次のような項目が登場するようです。チュートリアルへようこそ。このチュートリアルは、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方に向けて書かれたオンライン学習資料です。いうプログラミング言語を用いたコーディングの基本、機械学習・ディープラーニングの基礎的な理論、画像認識や自然言語処理などに機械学習を応用する方法に至るまで、幅広いトピックを解説しています。機械学習を学び始めようとすると、ある程度、線形代数や確率統計といった数学の知識から、何らかのプログラミング言語が使えることなどが必要となってきます。いった数学やプログラミングの全てに精通していなければ機械学習について学び始められないかというと、必ずしもそうではありません。本チュートリアルでは、機械学習やディープラーニングに興味を持った方が、まず必要になる最低限の数学とプログラミングの知識から学び始められるように、資料を充実させています。そのため、できる限りこのサイト以外の教科書や資料を探さなくても、このサイトだけで機械学習・ディープラーニングに入門できることを目指して、作られています。初学者の方が「何から学び始めればいいのか」と迷うことなく学習を始められることを目指したサイトです。いうサービスを利用することでそのままブラウザ上で実行できるようになっているという点があります。ブラウザだけでコードを書き、実行して、結果を確認することができれば、説明に使われたサンプルコードを実行して結果を確かめるために、手元のコンピュータで環境構築を行う必要がなくなります。いうサービスの利用方法を説明します。ほとんどの主要なブラウザで動作します。動作が検証されています。ブラウザ上で主に以下のようなことが可能なオープンソースのウェブアプリケーションであり、データ分析の現場や研究、教育などで広く用いられています。時間で消えてしまうため、長時間を要する処理などは別途環境を用意する必要があります。学びはじめのうちは、数分から数時間程度で終わる処理がほとんどであるため、気にする必要はありませんが、本格的に使っていく場合は有料のクラウドサービスを利用するなどして、環境を整えるようにしましょう。chainerチュートリアル(以上Qiitaの記事-DogFortune-及びChainerのはじめにを引用させていただきました。)↑人気ブログランキングに参加しています。up(ver3.0)Qiitaに谷CEOの記事が載ったのでそれを参考にAIエンジニアになるための道程表をリバイズアップした。有用な記事、感謝いたします。up(ver3.0)Qiitaに谷CEOの記事が載ったのでAIエンジニアになるための道程表(5ヶ年計画)をリバイズアップした。有用な記事感謝いたします。13:38”AIエンジニアに最低限必要な知識まずは、AIエンジニアに最低限必要な知識を大きく6つに分けて見ました。ここでは、将来AIエンジニアとして業務を行うにあたり、大きく分けて6つの内容の基礎知識の全体像を把握してください。numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、TensorFlowやkerasこの中で特にpandasを使いこなせると良いです。機械学習を行う上で、データ前処理が必須なのですが、データ前処理を行う上で便利なライブラリです。決定木、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、K-meansディープラーニングの実装スキル及び知識scikit-learnTensorFlowやKerasなどのフレームワークの知識。scikit-learnで学習済みモデルを作るまでの流れなど。1.データの収集とデータの前処理欠損値の補完や外れ値の削除。5SQLを使ってデータベースを操作する知識。by、テーブル結合、ビュー、サブクエリ、caseなどなど。AWSやGCPやAzureなどのクラウドインフラ回りの知識。大きく6つもあり以外と多いなと思われたかもしれませんが、一度に全てやるのではなく、まずは1と4の2つに絞ることをお勧めします。理由は、実際にプログラムを書き、目に見える形にすることで継続して学びやすくなるからです。はじめに理論から入ると独学だと挫折してしまうので。必要な知識は前の節で紹介しましたが、どのようにそれらを学べば良いのでしょうか。1から6を学ぶ上で、以下のような順で知識を身につけていくことをお勧めしています。pythonによる機械学習プログラミングと人工知能概論を学ぶ。機械学習プログラミング。SQL、スクレイピング、クラウドなどの技術も身につける。機械学習スキルを活用してプロダクト制作をする。教える(多分これはしないと思う)。このフェーズごとに学んでいくことがもっとも自分自身に負荷をかけず、楽しく学ぶことができると考えています。フェーズ1ではプログラミング初学者の方を指しております。プログラミングを初めてという方は是非フェーズ1から目を通してください。フェーズ2では実際にフェーズ1で学んだ内容をベースに、機械学習プログラミングに関する勉強方法を説明して参ります。scikit-learnを使った機械学習プログラミングを行なっている方は飛ばして頂いても構いません。フェーズ3ではKaggleといったコンペティションを通じて実践的なプログラミングを学ぶ方法を記述しています。機械学習をやる上で、データベースからデータを取り出すことは頻繁に行われますので、SQLの知識は必須です。ここでは、SQLの他にスクレイピング(データ収集用)、クラウドなどの技術の身につけ方を紹介します。機械学習スキルを活用してプロダクト制作に取り掛かりましょう。このレベルまで到達した方は、プロダクトを通じて学ぶことが多いです。人に教えることで自分の分かっていなかったことが明確になることがあります。友人などに機械学習を教えて自分の理解を深めることもよいでしょう。以降、6つのフェーズごとに、どのようにこれらに取り組めば良いのか、お勧めの書籍などを紹介しながら説明していきます。↑人気ブログランキングに参加しています。up(ver3.0)にコメント5ヶ年計画part2開発マシーンと読書計画をリバイズアップ5ヶ年計画part2開発マシーンと読書計画をリバイズアップ2018-11-09-5ヶ年計画part2.markdown以上です↑人気ブログランキングに参加しています。開発マシーン5ヶ年計画part2にコメントAccessのマニュアルかんたんな実例でAccessの各機能をやさしく紹介してくれている。マニュアルの題名はいささかオーバーだ。Accessのマニュアル最近Accessの勉強をしている。以下がマニュアルの章立てである。2018-10-22-accessデータベース本格作成入門.markdownこのマニュアルはエクセルで集めた売上データから、販売データを作り商品マスターや顧客マスターを作り最後に請求書を印刷するようになっている。かんたんな実例でAccessの各機能をやさしく紹介してくれている。マニュアルの題名はいささかオーバーだ。↑人気ブログランキングに参加しています。CORE2Duo)にUbuntuをインストールするまで。TV録画用などの外付けHDDはシステムには向いていないようです。それで中古PC(Windows10)を購入する予定だったがこのマシンは倅に譲りSonyのVAIOを使用。15、20、21、22と23の順番は間違わないように!システム・ジェネレーションを4度もやってしまったので。Atom-Hydrogenでエラーになってしまう。Anaconda3をatomの前にやっておかないと(正常に行われるとあるはずの)アイキャッチ画像にあるようなIpythonやPython3.6のフォルダーの中身が空になってしまうようです。モジュールのインストールは「#」ではなくて「$」で行うほうが良いようです。Anaconda3もユーザーライブラリーに入れたほうが良いようです。知れませんが、IpythonやPython3.6が正常にpathに載ったのもそのせいだと思っています。TV録画用などの外付けHDDはシステムには向いていないようです。それで中古PC(Windows10)を購入する予定だったがこのマシンは倅に譲りSonyのVAIOを使用。(8/18追記)↑人気ブログランキングに参加しています。