2021年6月

E検定取得に向けた学習内容③ ~深層学習前編

  • 2021.06.16

先日の、応用数学編、機械学習編の続きです。学んだことを、メモの箇条書きで書いていきます。 深層学習Day1 <プロローグ> ・識別モデル(データ→クラス)と生成モデル(クラス→データ)・生成モデルの例:隠れマルコフモデル•ベイジアンネットワーク•変分オートエンコーダー(VAE)•敵対的生成ネットワーク(GAN)・識別器(Classifier)の開発アプローチ→3種類ある(生成モデル、識別モデル、識 […]

E検定取得に向けた学習内容② ~機械学習

  • 2021.06.05

先日の、応用数学編の続きです。 学んだことを、メモの箇条書きで書いていきます。 <AI導入までの流れ> ・問題設定→データ選定→データの前処理→モデルの選定→モデルの学習→モデルの評価 ・問題設定、データ選定の部分が最も重要。以下は自分の中でも業務上求められることが多い。  ・そもそもAIを使ってお客様がやりたいことは明確になっている?  ・そもそも機械学習を適用する必要があるのか?(ルールベース […]