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機械学習プロフェッショナルシリーズ 書籍情報 株式会社 ~ 機械学習プロフェッショナルシリーズ シリーズ編者 杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授 本シリーズの特徴 発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を解説。

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画像のためのディープラーニング（深層学習） ~ 3 画像のカテゴリ分類（一般物体認識） いままではBag of Visual Words という手法がよく使われていた。近年は畳み込みニューラルネットによる分類が着目を集める Deep Learning イヌ 機械学習 ネコ ウサギ

機械学習における学習方法と性能評価の基礎知識 Build Insider ~ 書籍転載：Thinking Machines ― 機械学習とそのハードウェア実装（2）。機械学習の基礎知識として、学習用データセットの準備と加工、学習方法（勾配降下法／誤差逆伝播法）やその分類（教師あり学習／教師なし学習

推薦図書 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】 ~ JDLAのG検定合格者が選ぶ、ディープラーニング関連のおすすめ書籍ランキング。2020年5月に実施した、JDLAのG検定合格者1588名の合計2907票の推薦書籍の得票を元におすすめの書籍をご紹介します。

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わかるLSTM ～ 最近の動向と共に Qiita ~ これは概要のみを述べるに留めます。詳しくは機械学習プロフェッショナルシリーズの『深層学習』などを参照してください。 LSTMには、1つの入力に対して必ず1つの出力があるという強い制約があります。

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