機械学習講習会では、最終的な目標として、「自分で設計したニューラルネットワークで問題が解決出来るようになる」ことを目指して、機械学習、特にディープラーニングの原理と実装を学びます。
このページを管理しているレポジトリ: https://github.com/abap34/ml-lecture
この講習会のコンテスト、コンペはチーム (3人) 参加になります。
事前に誰かと組みたいという希望がある場合は、 アンケートに記入してください。
希望がなければ、こちらで自動でチームを作成します。
講義で使う資料はこちらに置いておきます。 全てPCでの閲覧推奨です。
内容 | 講義スライド |
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学習 | 第一回スライド |
勾配降下法 | 第二回スライド |
自動微分とPyTorch | 第三回スライド |
ニューラルネットワークの構造 | 第四回スライド |
ニューラルネットワークの学習と評価 | 第五回スライド |
ニューラルネットワークの実装 | 第六回スライド |
機械学習の応用、データ分析コンペ | 第七回スライド |