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#機械学習
主成分分析（PCA）について
今日のnoteでは、機械学習において大事なアルゴリズムの一つ（主成分分析）を紹介します。
内容を短めなので、100円します。2300文字ぐらいです。
PCA(principal component analysis)主成分分析はもっともよく知られている教師なし機械学習でクラスタリングアルゴリズムの１つです。
機械学習で、次元削減とクラスタリングと可視化の手法としてほぼ必ずといって良いほど、よ
（初心者向け）人工知能機械学習の参考リソース
おはようございます！
川島のITスキルサロンメンバーのためのnoteです。
川島ITスキルサロンメンバーでない方は100円(5500文字)でご購入いただきお読みになれます。
今回は（初心者向け）機械学習の参考リソースのまとめをお送りします。対象読者は：これから機械学習や深層学習を勉強を始めたいと考えている方です。
可能な限り網羅的にまとめたいですが、もし何か「美味しい」リンクなど入っていな
U-Netを使ってセグメンテーションの解説
バナー画像の引用先はこちらです：https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 「Mask R-CNN」Kaiming He Georgia Gkioxari Piotr Dollar Ross Girshick
Facebook AI Research (FAIR)
セグメンテーションについて、しっかりまとめたいなとずっと思っていましたが、なかなかまとまった時間が取れ
機械学習（深層学習）画像認識の応用
皆さん、こんにちは！最近Vue.jsやNuxt.jsのnoteが多いですが、今日は久しぶりに、機械学習（深層学習）、画像認識のトピックでnoteをお届けしたいと思います。
※このテーマがカバーする内容が多いため、編集に時間がかかります。ここで一旦公開します。編集中の部分がありますので、ご了承ください。これから順次内容を追加していく予定です。（内容を充実させ、その後また少し値段を調整しますので、ご
【保存版】初心者向け、機械学習・深層学習入門ガイド（書籍編）
皆さん、こんにちは！川島です！
川島ITスキルサロンで約束したnoteです！ついに完成です！
川島ITスキルサロンについては、こちらをご覧ください。
15000文字超で、29冊の本を紹介しています！29冊、買うだけで、約10万円以上かかります！！
これをなんと、ただの300円で読めます！
これを読めば、必要のない寄り道せずに、スムーズに機械学習、深層学習の勉強を、挫折を最小限に抑えて、ス
私の著書「今すぐ試したい！機械学習・深層学習（ディープラーニング）プログラミングレシピ」がAmazonで予約開始！
と言うことで、私の著書「今すぐ試したい！機械学習・深層学習（ディープラーニング）プログラミングレシピ」がアマゾンで予約開始しました！
初心者向けなので、上級者やガッチ勢には、知っている内容が多いかもしれませんが、これから機械学習や深層学習を勉強する人にとっては最適な一冊ではないかと思います！
是非買って読んでみてください！（^O^）/
私が運営している技術ブログはこちらです：
この本のGi
今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ
わー！
私が書いた本が今秀和システムのホームページに
出版予定宣言！
「今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ」
書名長い！笑
内容全部知っているけど早く手に取って読みたいです！笑
機械学習、深層学習の本のゲラが届いた！
ゲラが届きました！本の執筆の追い込みステージ！笑
これから数週間最終チェック！
最近の人生の半年以上はこれに捧げています！笑
内容ももっとお見せしたいですが、ここでちょっと我慢です。
レイアウトもデザインもされていて、図解、グラフ、写真、画面、フォントも綺麗になって、だいぶ本っぽくなってきました。
機械学習深層学習の初心者向けの内容ですが
微々たる力ですが
機械学習深層学習の初心者に役に立てば
深層学習（ディープラーニング）のための失敗しない顔の切り出し方法（OpenCV）
このnoteは有料です。
このnoteで勉強できることOpenCVを使って画像データの水増し
OpenCVを使って顔検出
OpenCVを使って目の検出
OpenCVを使って顔の切り出し方
matplotlibを使って複数画像のグリッド表示
Pythonプログラムの処理は1行ずつ詳しく説明がついています。
どんなとき使うか？画像データの水増し：深層学習などで、学習させるための画像データが大量に
Raspberry Pi用顔検出(OpenCV)プログラム
このnoteはRaspberry Pi用顔検出(OpenCV)プログラムを説明します。
このnoteでは、Raspberry PiとPiCameraモジュールの組みわせで説明します。USBのウェブカメラの同様の原理ですが、このnoteは対象していないです。みなさんから要望があれば、それも追加します。
下記のnoteの続きとして、ご利用ください。
ファイル：lbpcascade_frontal
TensorFlowで作る一番簡単なニューラルネットワーク
ということで公開しました。
二十年前のディープラーニングを研究した人たち、これを見たら、感慨深いだろうなと思います。
数行の背後に、実は数十年この分野の研究者の研究の結晶なんてですよね。先駆者達に感謝です。
解説はコメントをみてください。
100円ですが、購入しなくても全部見れます。
購入するかどうは、気持ちで大丈夫です。
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