機械学習 浜名湖 勉強会 (第26エポック目)

内容

• 前回の続き（03 ロジスティック回帰 から）を参加者が交代で音読するかたちで進めます。

• 今回の読書会も、書籍「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 」を購入する必要は必ずしもないと思いますが、どなたかの音読を、聴くだけになってしまうと思います。機械学習に入門したい方は手元にあっても良いと思います。電子書籍版もあります。

• 本勉強会は、特定の団体や企業に属する活動ではなく有志の勉強会です。

前回までのあらすじ

数学やNumpyの基礎をやったり、Google Colaboratory 上で 画像認識CNNのハンズオンをやったり、いろいろやっています。

• Google Colaboratory の使い方
• Keras で CNN の構築。
• データセット CIFAR-10 等を用いて 画像認識の学習と推論
• 画像のデータ拡張の実践。(KerasのData AugumentationのAPIを使用)
• 転移学習の実践。
• Colaboratory上でTensorBoard を用いて学習状況の確認。t-SNEによる表示。
• Numpyのお勉強
• EMアルゴリズムの詳細解説
• ロジスティック回帰の解説と、numpy使って実装。
• 行列微分や自動微分などの数学の解説
• Tensorflowのバックエンドの仕組みと計算グラフの話
• オンラインでの機械学習関連書籍の読書会

上記の過去のハンズオンの資料や実行できるコードは、勉強会Slackにて配布しています。 次の勉強会のネタやリクエストなどありましたら、どうぞ。

当日・会場について

• Google Meetを利用してオンラインで行います。読書会開始10~15分位前に、参加登録者にはURLをメールでお知らせします。