【深層学習】学習 – なぜ必要なのか？何をするのか？【ディープラーニングの世界 vol. 2 】 #052 #VRアカデミア #DeepLearning
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「学習」とは何なのか、なぜ必要なのか、なぜ大事なのかについて解説します！
【関連プレイリスト】
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP
【参考文献】
※今回の動画内容は、オリジナル要素が強く、以下の参考文献にはあまり載っていないかもです。
DL4US コンテンツ公開ページ | UTokyo Matsuo Lab
https://weblab.t.utokyo.ac.jp/en/dl4us/
GitHub に公開されているので、 clone してきて、 Google Colaboratory を利用して動かすと、ただで勉強開始できます。
clone, Google colaboratory の利用方法はググりましょう。 DL にはわからないことをググって進める能力も必須です。
HandsOn Machine Learning with ScikitLearn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
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英語ですが、これは、基本的な統計から始めていて、基礎を網羅的に扱っている良い教科書だと思います。
（日本語版もあるという噂ですが、それは TF1.0 版らしく、おすすめできません。
どうせ DL やるなら英語読むことにはなるので、挑戦してみても良いかも。）
深層学習 (アスキードワンゴ)
https://amzn.to/2AnK0nu
The 深層学習の教科書。松尾研の人々が訳したもの。
ゼロから作るDeep Learning
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DL の framework を自分で作っちゃう本。勉強したし、 DL のモデルは実装したけど、イメージわかない人におすすめ。
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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青いあの本。中級~上級者向け。
ディープラーニングと物理学
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理論的な深くて広い世界を探検したい人におすすめ
ご視聴ありがとうございました！
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機械学習
【機械学習】深層学習(ディープラーニング)とは何か
深層学習(ディープラーニング)の立ち位置から説明します
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→数学動画で人気の単元を書籍にしてまとめたものです
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」のチャンネルでは
①大学講座：大学レベルの理系科目
② 高校講座：受験レベルの理系科目
の授業動画をアップしており、他にも理系の高校生・大学生に向けた様々な情報提供を行っています
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noto / 2nd single『Telescope』（feat.みきなつみ）
noto公式YouTubeチャンネルにてMusic Video フルver.が公開中！
【noto 『Telescope』】
https://youtu.be/2J5QZJ43OM
【みきなつみ公式YouTube】
https://www.youtube.com/channel/UC_XF9HviMGFdwiOOgQxSxyg/featured
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【ディープラーニング入門】ニューラルネットワークとは？Pytorchで深層学習を実装する
ディープラーニング入門シリーズ第1回。
0:00 はじめに
1:22 人間の脳を真似するニューラルネットワークとは？
5:45 PyTorchを使ってディープラーニングを実装する方法
11:47 数学を使わないで「勾配降下法」を理解するには？
18:28 なぜ「ディープ」ラーニングするのか？
23:53 ディープラーニングを使って競馬予想をする方法
28:50 配列の変換で「1」が出てきたら大体こういう意味
【メンバーシップ】
入会して頂くと、動画の内容についての質問など、優先的に対応します！
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【関連動画】
人気の動画：Pythonで競馬データをスクレイピングする
https://youtu.be/Pz5O52tshvQ
lightgbm・ランダムフォレストで競馬予想する
https://youtu.be/TbcEMHzwdcA
強化学習入門シリーズ
https://youtu.be/S2FGCytTjzo
この開発環境「JupyterLab」の使い方・導入方法など
https://youtu.be/zhr_MWfZahc
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※もし文字がぼやけて見づらい場合は、設定ボタン→画質を720pに上げてください。 現在、YouTubeのデフォルト設定が480pに変更されているようです。 https://japanese.engadget.com/jp20200325youtubesd.html
Deep Learning習得と人材育成のコツ（初学者向け）
この動画では、Deep Learning人材が国内だけでも数十万人が不足していると言われる中、初めてDeep Learningに触れる方を対象に素早く効率的にDeep Learningを習得、人材育成するコツを紹介します。
次の動画：ニューラルネットワークの性能を決定づけるデータの量と質
https://www.youtube.com/watch?v=ekReNLi3Ihg
今Deep Learningに取り組むべき理由
https://www.youtube.com/watch?v=Dl8s4iufxI
再生リスト「Deep Learning入門」
https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3
Neural Network Console
https://dl.sony.com/ja/
Neural Network Libraries
https://nnabla.org/ja/
Prediction One（予測分析ツール）
https://predictionone.sony.biz/
【AIによる予測分析】Prediction One 使い方説明
https://www.youtube.com/watch?v=48m3cZ4Fo0s
ゼロから作るDeepLearning／3章／ニューラルネットワーク前半~ステップ,シグモイド,ReLU,MNIST~
書籍『ゼロから作る Deep Learning』のソースコードを書いて解説していきます。
3章はいよいよディープラーニングの核であるニューラルネットワークに入ります。
この動画では活性化関数のステップ・シグモイド・ReLUと、0~9の数字データセットmnistをプログラミングしていきます。
活性化関数の開設は過去動画のこちらへ
https://youtu.be/lyREsuFisGA
0:50：47P～ステップ(step)関数
4:31：48P～シグモイド(sigmoid)関数
6:35：50P～ステップとシグモイド
9:05：72P～手書き文字認識（MNIST）
19:10：51P～ReLU関数
動画で書いたソースコードはこちら
https://github.com/shinobisaikyo/Oreilly/tree/master/deeplearningfromscratch/ch03
1章Python入門
https://youtu.be/fWEv4s58uw
2章パーセプトロン
https://youtu.be/xjZOsLbzeE8
3章ニューラルネットワーク後半
https://youtu.be/VUukuaz5MU
「ゼロから作るDeep Learning」書籍
https://amzn.to/2OnTn9C
「ゼロから作るDeep Learning」ソースコード
https://github.com/oreillyjapan/deeplearningfromscratch
【ちんちゃんねるプロフィール/経歴】
大学：教育学部情報科でコンピュータサイエンスを一通り学ぶ
24歳：SIerに新卒入社
27歳：自社サービスを持てないことに疑問を感じ退職して上京
28歳：児童施設職員（アルバイト）
29歳：Web系転職
33歳：Web系勤務AIリードエンジニア
経済産業省プロジェクト「AI Quest」第一期生
2018/10より機械学習に本格的に取り組み始めました。
まだまだ勉強中のこともありますが実務で経験したことも含め発信しております。
AI、教育、古典思想に興味があります。
【YouTubeチャンネル】
https://www.youtube.com/channel/UCOFe34WM8JwOKnk7IJrVHLg
【Twitter】
https://twitter.com/sai_tensai
【Github】
https://github.com/shinobisaikyo
【ブログ】
https://chinchannel.org/
過去動画
AI（機械学習）を１年やった感想
https://youtu.be/RWjddryhuZA
AIを勉強しても役に立ちません
https://youtu.be/JANwKNOqHE0
おすすめ書籍
「Pythonではじめる機械学習」
https://amzn.to/2U4eZx5
ゼロから作るDeepLearning ニューラルネットワーク mnist
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