人工知能の実現が迫るという高揚感の元、ビジネスの舞台でも不可欠となった機械学習。その中身と概念は難しい数式だらけ。しかし本講座を受講すれば数式の気持ちも意味合いもわかり、何を目指して発展した分野かがわかる。
さらに深層学習という流行りに飲まれるだけではなく、スパースモデリングという世界的潮流を生み出している新技術との関係、プログラムをする方法について基礎から学ぶことができます。
- 機械学習入門:Vol.1 なぜ深層学習はうまくいくか
- データに潜む関係性を掴むために
- 多くの要素を組み合わせるだけではダメ
- 中間層に重要な情報が眠る
- 機械学習に必要なのは最適化
- 機械学習入門:Vol.2 機械学習は人間っぽい
- 過学習:真面目すぎるのもだめ
- 正則化:よく学びよく遊ぶ
- 非線形変換はなんでもよくない
- 確率勾配法でサボりの精神
- 学習の加速装置Adamについて
- 機械学習入門:Vol.3 大事なところを抜き出す
- 世の中役に立つデータは少ない
- 少ないデータからも正しく推定する方法
- 圧縮センシング
- L1正則化の威力
- 機械学習入門:Vol 4 深層学習に挑戦!Python Chainerの利用法
- Chainerの活用方法
- 深層学習の実践
- 確率勾配法の実装
- 畳み込みニューラルネットワークの実装