Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2020研究室勉強会No.0
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
betashort
May 01, 2020
0
72
2020研究室勉強会No.0
betashort
May 01, 2020
Tweet
Share
More Decks by betashort
See All by betashort
PyTorchで簡単なNN作り
betashort
0
150
Pythonで解く計量時系列分析1
betashort
0
55
なんでもできるPython-脳機能画像とPython-
betashort
1
160
勉強会を企画したときの資料
betashort
0
25
Featured
See All Featured
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
830
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
0
2.4k
Between Models and Reality
mayunak
1
200
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
290
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
527
40k
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
780
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.6k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.5k
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
110
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
410
Transcript
研究室勉強会No0 編集中 これからの予定などの話し合い
アジェンダ 1. ⾃⼰紹介 2. ⽬標(何する?) 1. ディープラーニング/画像認識 2. データサイエンス・コンペ(Kaggle) 3.
次回について
⾃⼰紹介 1. 名前 2. スキル(プログラミング⾔語/GitHub/) 3. 興味あること/好きなこと(勉強以外でもいいよ) 4. 勉強会で何やりたい?
私がやりたいこと lデータサイエンス コンペ(Kaggle) l竸プロ(AtCoder) l論⽂紹介(LT会)
⽬標 l考え中・・・
ディープラーニングの勉強1-HOW- lゼロから作る(ゼロからシリーズ) Numpyで実装ー>ライブラリを使わない lライブラリを使う TensorFlow(ラッパーKeras)/Google PyTorch/FaceBook 基礎・理論が学べる better・実践的
ディープラーニングの勉強II-データの種類- lテーブルデータ csvファイルとか、Excelとかで⾒れるデータ→DNN lImageデータ(画像認識) 画像・動画・3Dオブジェクト→CNN/SSD/U-Net lテキストデータ(⾃然⾔語処理(NLP)) ⽂書データ →word2vec/Bert l時系列データ 時系列性を持っている(株価など)
→RNN/LSTM/CNN メインに扱うかな?
画像認識 引⽤:https://alis.to/yuisudo/articles/3Vj91DG9xYn4 画像認識は⼤きく分けて3つ 分類・物体検出・セグメンテーション
データサイエンス・コンペ(Kaggle) アーカイブ:https://speakerdeck.com/betashort/mian-qiang-hui-woqi-hua-sitatokifalsezi-liao
これからの予定