はじめに
これからデータサイエンスやAIを本格的に学びたい人向けに、著者が勉強したメモを稚拙ながらQiitaの記事に掲載してきたものから抜粋したものになります。少しでもお役に立てればと思います。
1.データサイエンス、統計検定
プログラミング
- Python、Numpy、Pandas、Matplotlibの公式チュートリアルを、Googleコラボ上で動かしながらセルフ学習できるようにしたものです。筆者の観点でポイントをいくつか記載しています。
[補足]Pandasの高速化ライブラリィ
Pandasを(コード修正なく)高速化するライブラリィの紹介です。
統計検定２級
これから統計を勉強し、統計検定２級のテストを受ける人向けに整理したチュートリアルです。テストを受けるにあたり注意すべきポイントも記載しています。
統計検定準１級
統計検定準１級を受ける人向けに整理したチュートリアルです。テストを受けるにあたり注意すべきポイントも記載しています。
統計検定データサイエンスエキスパート
統計基礎と数学基礎のパートのチートシートです。他のパートも含めて、まだまだ記載途中ですので準備ブラッシュアップしています。
２. AI、ディープラーニング
ディープラーニング、自然言語処理から生成AIまで整理した記事です。
ディープラーニングの基礎
ディープラーニングを理解する上で基礎となるCNNの説明です。
物体検出
代表的な物体検出モデルの１つであるSSDについて説明したものです。
画像生成
代表的な画像生成モデルの１つであるStyleGAN2について実装コードの観点から説明したものです。
自然言語処理＆生成AI
初期の自然言語モデルであるRNNから、LSTMそしてTransFormer/Attentionに至るまで整理した記事です。
生成AI(GPT3の仕組み）を整理したものです。
自然言語処理でのタスクとデータセットを整理したものです。
おわりに
今後ともデータサイエンス、AI/生成AIを中心に勉強したメモを記事にしていきたいと思います。また、過去の記事も順次見直しを行い、ブラッシュアップしていき少しでも良い記事にしていきたいと思います。
記載に間違えがあれば修正していきますので、ご指摘をいただければと思います。