本日紹介するのは、岡野原大輔著「大規模言語モデルは新たな知能か」。 著者の岡野原氏は日本が誇る天才集団、Preferred Networksの共同創業者として著名である。学生時代には言語モデルを研究していたらしく、まさに大規模言語モデルを語るのにふさわしい人…

本日紹介するのは、小川雄太郎著「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」。 書名に「発展」とあるように、本書で扱われる手法は非常に発展的・応用的だ。物体検出のSSD、姿勢推定のOpenPose、異常検知のAnoGANなどは、メディアや書籍など…

2022年2月19日（土）に受験したJDLA Deep Learning for ENGINEER(通称E資格)に無事合格した。 分野別得点率 応用数学：100 ％ 機械学習：89 ％ 深層学習：96 ％ 開発環境：100 ％ 機械学習の数字を見て一瞬「そんなにミスったっけ？」とびっくりしたが、そも…

本日紹介するのは、八谷大岳著「ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門」。 私はこれまで機械学習の本を何冊か読んできたが、古典的な機械学習に関する入門書は、実質的にscikit-learnのチュートリアルで終わっていることも多い。機械学習の中身を…

本日紹介するのは、、株式会社システム計画研究所編、「Pythonによる機械学習入門」。 私は深層学習から入ってきたクチなので、ニューラルネットワーク以外の機械学習手法にはほとんどなじみがない。とりあえずscikit-learnの使い方でも覚えるかと手に取った…

本日紹介するのは、涌井良幸・涌井貞美 著「ディープラーニングがわかる数学入門」。ディープラーニングに関してはこれまでに「ゼロからわかるDeep Learning （感想記事）」「機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション- （感想記事）」など、実装中心…

年始に買って積読していた、小高知宏著「機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション-」を読み終わった。 本書の特徴は、事実上Pythonに支配されている機械学習や深層学習のプログラムをC言語で学べること。しかも、特殊なライブラリに頼ることなく、き…

前回から引き続き、「ゼロから作るDeep Learning」の読書メモ。 ４章 ニューラルネットワークの学習 損失関数 ２乗差誤差はわかりやすいが、交差エントロピー誤差は直感的に意味を把握しにくい。しかしソフトマックス関数と組み合わせて使うことを考慮に入れ…

斎藤康毅著「ゼロから作るDeep Learning」を読んだので、その読書メモ。 人工知能・ディープラーニングには前々から興味を持っていてブルーバックスレベルの本を数冊読んでいたが、この分野の本格的な専門書を読むのは初めてだ。この本は有名なので、既に無…