pickerLab人生のオープンソース化。記事一覧2021年9月17日2022年4月6日[カンペ]データサイエンス検定リテラシーレベル合格に必要な知識まとめデータサイエンス検定リテラシーレベル合格に向けて必要な単語知識をまとめました。テスト前の知識の確認、受験前の出題範囲の確認にお使いください。DS検定に合格するために必要な単語のまとめです。出題範囲でも概念や理論は省いています。一点、既に知っている単語を思い出すためにまとめているので、このページだけで初めて知った単語の意味を理解するのは不可能だと思います。colaboratoryのpro版が日本でも契約できるようになりましたね。ソリューションを構築する”実施したときのメモです。trainingに参加して※本記事はセミナー履修時にメモとして書いた記事なので、若干間違っている部分もありますし(若干じゃない)、誤字もめちゃ多いので下のAI-900の記事を参照していただきたいです。この記事はSEO的に残しているだけです。GANで今年の干支の牛のイラストを生成したら失敗した話あけましておめでとうございます!!今年もどうぞよろしくお願いします。皆さんとどういう形で関われるのかわかりませんが、来年もたまにこのブログを読んでいっていただけたら嬉しいです。機械学習2020年7月のG検定を受けて感じたG検定の傾向と対策2020年7月4日G検定を受験して1週間経とうとしていますが、当日のことを忘れてしまわないうちにまとめておこうと思います。11月追記]合格してから振り返ってみると、高得点を取ることはかなり難しいテストですが、合格することはそれほど難易度が高くないと感じました。8割とるとなるとかなり膨大な範囲を勉強する必要がありますが、5割得点するだけ合格の可能性はあると思うので、戦略としては解く分野......続きを読む2020年6月21日2021年9月12日G検定で出題される定理・名言まとめ市販の問題集や模試では定理系の問題はたくさん出題されますが、実際の試験ではほとんど出ないので出題率の高い、深層学習(特にCNN)と法律系の問題演習に時間をかけたほうがいいです。調整しなくちゃいけないパラメータ(重みやバイアスなど)の数の10倍の学習データを用意しないといけないという経験則。最低10倍で実際はもっとってことだと思います。中学数学だけでG検定で出題される統計学的分手法を感覚で理解するこの記事では数学が得意ではない方でもわかりやすいけど厳密に言うと正しくない説明で、G検定の問題を回答するには十分な理解というコンセプトでG検定に出てくる統計学的分手法(主に回帰と分類)のアルゴリズムやモデルをまとめています(ニューラルネットワーク関係は別記事でまとめます)。いうことって数学的に理解することが正しいアプローチだと思うのですが、それだとまず数学のお勉強からになってしまうので、この......続きを読む2020年6月10日2020年7月4日G検定で出題されるAI界隈の著名人G検定で出題される可能性のある人物名をまとめます。AIという言葉を定義したダートマス会議を発議した人です。世界初の対話システムELIZAの開発言語であるLISPというプログラミング言語を開発しました。人工知能[解決方法]バックプロパゲーション・誤差伝播で、誤差がある0ではない値に収束する時パーセプトロンを誤差伝播、バックプロパゲーションで学習させている時に、学習が終わらなくなった時のトラブルシューティングです。誤差がある0ではない値に収束して学習が進まない、出力層の出力を確認すると出力がすべて0になっているか、-1になっている状態です。人工知能[随時更新]多層パーセプトロンでmnistを学習さえて、CとPythonの速度を比較する研究室的にやたらニューラルネットワークをCとPythonで動かしたときの速度差が気になる。人工知能を学習する上で使う言語はPython一択ですし、Cでネットワークを実装するとなると使えるライブラリがなくてかなり厳しいことになります。なんで、そんなこと気になる人ってほとんどいないと思います。ニューラルネットワークやってました。むむむと思った人はtwitterフォローお願いします。本サイトへのリンクは自由に貼ってください(批判もOKです)。こちらのサイトでコラムを書いてます。24年卒向け新卒採用実施しております。リンク先サイトに登録するとインターンなどの情報も流れてきます。