ディープラーニング
Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意
Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意を学べば、あなたのAIスキルは一段と進化します。初学者として、Kaggleはただのコンペティションではなく、実践的な学びの宝庫です。まず、データ解析と前処理の重要性を理解しましょう。深層学習はデータの質に左右されるため、丁寧な前処理が成功のカギです。 次に、Kaggleのフォーラムやカーネル（Notebook）を活用して、多様なアプローチやテクニックを吸収しましょう。他のデータサイエンティストたちのコードを読むことで、実践的なノウハウや新しいアイデアを得られます。コミュニティとの交流を通じて、モチベーションも高まります。 最後に、試行錯誤を恐れず、失敗を経験値として受け入れてください。深層学習は一朝一夕にマスターできるものではありませんが、継続的な学びがあなたを成長させます。Kaggleでの挑戦を通じて、多くの知識と経験を得て、自信を持って深層学習の世界へ踏み出しましょう！あなたの可能性は無限大です。
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DeepLearningについて、最近作ったもの、書いたもの、勉強したこと
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- 2023-08-01
NNの高速化/安定化/軽量化/精度向上手法など
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Information
| 内容 | ★最強最短の近道は、これだ！★ ・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！ ・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！ 【主な内容】 第1章 機械学習コンテストの基礎知識 1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2 機械学習コンテストの歴史 1.3 機械学習コンテストの例 1.4 計算資源 第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 2.1 探索的データ分析 2.2 モデルの作成 2.3 モデルの検証 2.4 性能の向上 第3章 画像分類入門 3.1 畳み込みニューラルネットワークの基礎 3.2 コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介 3.3 最初の学習：CNNアーキテクチャ 3.4 最初の学習：データセットの準備と学習ループ 3.5 最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング 3.6 データ拡張 3.7 アンサンブル 3.8 さらにスコアを伸ばすために 第4章 画像検索入門 4.1 画像検索タスク 4.2 学習済みモデルを使ったベースライン手法 4.3 ベースラインを実装する 4.4 距離学習を学ぶ 4.5 画像マッチングによる検証 4.6 クエリ拡張を学ぶ 4.7 Kaggleコンテストでの実践 第5章 テキスト分類入門 5.1 Quora Question Pairs 5.2 特徴量ベースのモデル 5.3 ニューラルネットワークベースのモデル 第1章 機械学習コンテストの基礎知識 1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2 機械学習コンテストの歴史 1.3 機械学習コンテストの例 1.4 計算資源 第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 2.1 探索的データ分析 2.2 モデルの作成 2.3 モデルの検証 2.4 性能の向上 第3章 画像分類入門 3.1 畳み込みニューラルネットワークの基礎 3.2 コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介 3.3 最初の学習：CNNアーキテクチャ 3.4 最初の学習：データの準備と学習ループ 3.5 最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング 3.6 データ拡張 3.7 アンサンブル 3.8 さらにスコアを伸ばすために 第4章 画像検索入門 4.1 画像検索タスク 4.2 学習済みモデルを使ったベースライン手法 4.3 ベースラインを実装する 4.4 距離学習を学ぶ 4.5 画像マッチングによる検証 4.6 クエリ拡張を学ぶ 4.7 Kaggleコンテストでの実践 第5章 テキスト分類入門 5.1 Quora Question Pairs 5.2 特徴量ベースのモデル 5.3 ニューラルネットワークベースのモデル |
|---|---|
| 著者 | 小嵜,耕平 秋葉,拓哉 林,孝紀 石原,祥太郎 |
| 出版日 | 202301 |
| 出版社 | 講談社 |
| ISBN-13 | 9784065305133 |
| データ提供元 | openBD, 楽天 |
楽天の商品情報
| 価格 | 2,860 詳細はこちら |
|---|---|
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