ChainerChainer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。