E資格 2021#1の得点率
2021年3月12日に、E資格2021#1の科目ごとの結果がJDLAから公開されました。 その結果はこちらです。 科目 平均得点率(%) 応用数学 69.65 機械学習 72.14 深層学習 6...
1
0
Comment0
37 search resultsShowing 1~20 results
Stocked
You need to log-in
ロジスティック回帰モデルのまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 分類 ある入力からクラスに分類する問題 例えば、犬 or 猫を見分ける 出力は 0 or 1といった離散的な値 有名なのは、タイタニックデータ（出力...
3
0
Comment0
情報理論のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 情報量・エントロピーの一覧 記号 ＸＸ情報量 ＹＹエントロピー等 $I(E)$ 自己情報量選択情報量 自己エントロピー $H(P)$ 平均情報量シャノン情...
3
0
Comment0
深層学習 Day 4 - 為替データの扱い のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 講義なし。 完全な自習。 それどころか、「為替データの扱い」というものが シラバスでいうどれに相当するのかもわかっていない。 実装演習 実装方針 以...
0
3
Comment0
深層学習 Day 4 - 物体検知、セグメンテーション のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 講義無し。 完全な自習。 関連記事 物体検知 概要 物体検知（detection） 与えられた画像から、 ・**どの位置（矩形での範囲）**に ・ど...
1
0
Comment0
深層学習 Day 4 - Transformer のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 NN 機械翻訳の問題点 長さに弱い。 理由 ・翻訳元の文の内容をひとつのベクトルで表現 ・文長と翻訳精度の関係性 資料の 2 つのグラフからわかると...
0
0
Comment0
深層学習 Day 4 - Seq2Seq のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 BERT を理解するまでの流れ Encoder-Decoder Model Transformer (Encoder-Decoder x Atten...
0
0
Comment0
深層学習 Day 4 - WaveNet のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 WaveNet 概要 音声生成モデル（音声認識モデルではない） 音声にもかかわらず、Pixel CNN で処理できる。（RNN ではない） Dila...
0
0
Comment0
深層学習 Day 4 - BatchNorm、LayerNorm のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 Batch Norm Batch Normalization バッチ正規化 概要 レイヤー間を流れるデータの分布をミニバッチ単位で 平均 0、分散 ...
35
26
Comment0
深層学習 Day 4 - MobileNet、DenseNet のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 超概要 MobileNet：CNN で軽量化する仕組み DenseNet：CNN で深い層でも学習する仕組み MobileNet 概要 画像認識モデ...
0
1
Comment0
深層学習 Day 4 - 量子化、蒸留、プルーニング のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 軽量化の方法 ・量子化 ・蒸留 ・プルーニング ※ 量子化がよく使われる。 量子化 Quantization 浮動小数点のデータ型を精度の低いデータ...
1
1
Comment0
深層学習 Day 4 - データ並列化、モデル並列化 のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 高速に学習する方法 ・データ並列化 ・モデル並列化 ・GPU コンピュータの性能は 1.5 年で 2 倍になると言われているが モデルの複雑さは毎年...
6
7
Comment0
深層学習 Day 4 - 強化学習、AlphaGo のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 講義 強化学習 強化学習とは 強化学習の位置づけ 機械学習の一つ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 データの特徴を見つけるのが、教師（あり｜なし）学習...
0
0
Comment0
深層学習 Day 3 - Section 7 Attention Mechanism のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 このお勉強の位置 深層学習 Day 3 Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 Section 2 LSTM Section 3 GRU ...
0
0
Comment0
深層学習 Day 3 - Section 6 Word2vec のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 このお勉強の位置 深層学習 Day 3 Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 Section 2 LSTM Section 3 GRU ...
0
0
Comment0
深層学習 Day 3 - Section 5 Seq2Seq のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 このお勉強の位置 深層学習 Day 3 Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 Section 2 LSTM Section 3 GRU ...
0
0
Comment0
深層学習 Day 3 - Section 4 双方向RNN のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 このお勉強の位置 深層学習 Day 3 Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 Section 2 LSTM Section 3 GRU ...
0
0
Comment0
深層学習 Day 3 - Section 3 GRU のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 このお勉強の位置 深層学習 Day 3 Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 Section 2 LSTM Section 3 GRU ...
1
0
Comment0
深層学習 Day 3 - Section 2 LSTM のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 このお勉強の位置 深層学習 Day 3 Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 Section 2 LSTM ← これ Section 3...
1
0
Comment0
深層学習 Day 3 - Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 のまとめ
この記事は個人的なお勉強用のメモです。 このお勉強の位置 深層学習 Day 3 Section 1 再帰型ニューラルネットワークの概念 ← これ Section 2 LSTM Section 3...
0
0
Comment0
37 search resultsShowing 1~20 results
Qiita is a knowledge sharing service for engineers.
- You can follow users and tags
- You can stock useful information
- You can make edit suggestions for articles