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。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。2011年以前の記事へのリンクも記載させていただきます。はじめよう2010年6月25日-2013年12月25日http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning⇒ロジスティック回帰、ベイズ線形回帰、パーセプトロン、線形回帰、ベイズ確率、ベジアンフィルタなどについての説明と、Python2.6を用いての実装方法の解説があります。ゼロからDeepまで学ぶ強化学習icoxfog4172017年05月23日に更新http://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312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://tjo.hatenablog.com/entry/2014/03/31/191907⇒機械学習の実装はPythonで、統計学の実装はRがお勧めです。余談ですが、簡単な統計をするなら、EZR(http://www.jichi.ac.jp/saitama-sct/SaitamaHP.files/statmed.html)(無料、論文作成にも使用できる)がおすすめです。2016https://www.slideshare.net/matsukenbook/15-59154892⇒難しい。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。