#author("2025-07-21T07:59:25+00:00","default:hotate","hotate")
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#contents
&tag(機械学習);

* 教材 [#r193f339]
- [[人工知能の無料チュートリアル - はじめての AI | Udemy>https://www.udemy.com/course/google-jp-ai/]]
 AI の基礎知識とその仕組みについて学習し、画像認識や音声認識について実際のデモをご覧いただきながら体感していただきます。

* 動作環境 [#ae566db2]
** [[Python3]] [#eafbe3d7]
- [[【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita>http://qiita.com/yoshizaki_kkgk/items/4663148a2b3ca078ddbc]]
-- コメント:上記の方法にて設定できた。(2017/08/07 [[macOS]] Sierra, 10.12.6)

** [[Google]] [#udd1169b]
- [[【秒速で無料GPUを使う】TensorfFow/Keras/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory - Qiita>https://qiita.com/tomo_makes/items/f70fe48c428d3a61e131]]
 Google Colabで新たに無料でGPU環境が使えるようになった
 クラウドで自分でGPUインスタンス借りて構築しなくていい

* 事例 [#oc6aa2c6]
- [[テキストマイニング]]
- [[Keras]]
- レコメンデーション
-- [[【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita>http://qiita.com/haminiku/items/f5008a57a870e0188f63]]
--- コメント:[[macOS]]の[[Python3]]で実行するためには、(1)print文へ括弧を追加、(2)lxmlを追加インストール、(3)日本語文字の処理対象として句読点の追加も必要だった。(2017/08/07)


* [[書籍]] [#jbaad1cf]
- [[フリーライブラリで学ぶ機械学習入門>http://amzn.to/2E9cDVO]]
-- [[yosukekatada/mlbook: フリーライブラリで学ぶ機械学習入門 サンプルコード>https://github.com/yosukekatada/mlbook]]
- [[ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装>http://amzn.to/2rcnp89]]
 ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
- [[仕事ではじめる機械学習>http://amzn.to/2r9UW36]]
 「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。

* 関連 [#xd58c3f0]
#related

+ 機械学習
-- 情報:[[押さえておきたい機械学習とディープラーニングの違い | 株式会社 日立ソリューションズ・クリエイト>https://www.hitachi-solutions-create.co.jp/column/technology/machine-learning-deep-learning.html]]
 例えば、機械学習で色を認識させるには人間が「色」に着目するように指示するのが一般的ですが、ディープラーニングではその必要はありません。ディープラーニングの場合はマシン自身がデータの特徴を自動的に学習し、色を見分けるための方法を探し出して正解を得ます。

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