Tag: ニューラルネットワーク

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-computer-vision 最近、Courseraで提供されている「Deep Learning Applications for Computer Vision」コースを受講しました。このコースは、コンピュータビジョンという研究分野について深く学ぶ素晴らしい機会を提供してくれます。初めのモジュールでは、コンピュータビジョンの基礎やその応用例について概観し、非常に興味深い様々なタスクを取り上げます。 次のモジュールでは、クラシックコンピュータビジョンツールについて詳しく学び、畳み込みや特徴検出アルゴリズムについての理解を深めます。ここでの理論と、実際のツールを使った実践がバランスよく講義されるのが良かった点です。 その後は、神経ネットワークと深層学習に焦点を当て、画像分類のパイプラインがクラシックな方法とどのように異なるかを比較しながら学びます。また、TensorFlowを用いたハンズオンのチュートリアルもあり、実際に神経ネットワークを構築し、トレーニングを行うことができます。 このコースは特に、コンボリューショナルニューラルネットワークに関する深い理解を提供し、パラメータやハイパーパラメータがモデル精度に与える影響を探求できます。最終的には、深層学習を用いた画像分類の実践的なスキルも身につけることができます。 このコースは、コンピュータビジョンや機械学習に興味がある方に非常におすすめです。特に、実践的なスキルを身につけたい方や、最新の技術の理解を深めたい方には最適な選択です。たくさんの知識を得て、技術を高める良い機会になることでしょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-computer-vision

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-jp はじめに こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている「Art and Science of Machine Learning 日本語版」というコースについてレビューしたいと思います。このコースは、機械学習の深い理解と実践的なスキルを身につけるために非常に役立つ内容が詰まっています。 コースの概要 このコースは全6つのモジュールから構成されており、機械学習モデルの詳細な調整や最適化に関する知識を提供します。具体的には、正則化手法やハイパーパラメータの影響、一般的なモデル最適化アルゴリズムについて学ぶことができます。特に、TensorFlowを使用した実践的なコーディングも含まれており、手を動かしながら学ぶことができます。 モジュール詳細 1. 機械学習の実践：モデルのパフォーマンスを改善するために必要なバッチサイズや学習率の調整について学びます。 2. ハイパーパラメータの調整：パラメータとハイパーパラメータの違いを理解し、グリッド検索の限界を超える方法も学びます。 3. 機械学習の理論：スパース性とロジスティック回帰の基礎について深堀りします。 4. ニューラルネットワークの理論：ニューラルネットワークに関する理論的側面を学びます。 5. 埋め込み：疎データを扱う際のテクニックを学び、モデルのメモリ使用量を削減する方法に焦点を当てます。 学びのポイント このコースの大きな魅力は、理論だけでなく、実際のコーディング演習を通して学べる点です。特に、TensorFlowを使用することで、実践的なスキルも身につけることができます。また、理論的背景も丁寧に解説されるため、初心者から中級者まで幅広いレベルの学習者に適しています。 結論 「Art and Science…