<全体の考察等> 再帰型ニューラルネットワークのロジックを一つずつ学び、アルゴリズムの進化を追うことで特徴を理解できた。また、強化学習で有名なAlpha go等の動きを学ぶことで、その違いを理解。改めてニューラルネットワークの全体像が把握できてきたと…

<全体の考察等> 深層学習のロジックを一つずつ学ぶことで逆にようやく全体像が理解できてきた気がしている。CNNまで学んだうえで、改めてニューラルネットワークの全体像や活性化関数の意味を振り返ることで、結局、主要な考え方を組み合わせて新たなロジッ…

<全体の考察等> ディープラーニングを学ぶにも機械学習のアルゴリズムの考え方がベースとなっていることがよくわかった。GoogleAIブログの講師からの紹介により、何がなんでもディープラーニングではなく、状況に応じて機械学習含めてどのアルゴリズムを適用…

第１章：線形代数 ＜考察、感想等＞ 行列が機械学習の計算のベースとなることはここまでの導入学習で、痛感している。機械学習においても、如何に膨大な計算量を減らす工夫が必要かということが大切であり、そのために非常に重要な部分 ●スカラーとベクトル…

JDLA Deep Learning for GENERAL 2021#1 に合格したので、 この勢いにのって、E資格も目指していきたいと思う。 仕事でゼネラリストとしてはAIに関わっているとはいえ、 プログラミング未経験の自分がどこまでやれるかはわからないが、 自身でも構築できるよ…