Python・機械学習参考ページ(自分用)
概要
自分用の機械学習勉強用URL掲載(どんどん足していく予定)
1.機械学習説明資料
1-1.CNNのフィルター(カーネル)向け
カーネルの処理による画像変換が見える。(CNNのフィルターを何枚も重ねる->フィルターで複数の特徴量を抽出)
1-2.ILSVRC
1-3.The CIFAR-10 dataset
32×32のカラーイメージデータ×10カテゴリー
訓練用5万枚、検証用1万枚
2.学習教材_Python
2-1.Automate the Boring Stuff with Python
有名なサイト(本は賛否両論)
2-1.Pythonプログラミング入門(東大京大)
東京大学(東大)、京都大学(京大)が無料公開している。
2-2.PEP 8 -- Style Guide for Python Code
Pythonで記載する時の理想な書き方
3.学習教材_AI・データサイエンス
3-1.数理・データサイエンス・AI教材@東大数理・情報教育研究センター
3-2.統計表における機械判読可能なデータ作成表記法
機械学習を簡易にするためのきれいなデータの作り方
3-3.ヤン・ルカン氏のニューヨーク大学の講義
3-4.AIマップβ 2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための課題と技術の俯瞰図
3-5.Developer Roadmaps
4.深層学習フレームワーク
4-2.ディープラーニング入門 Chainer チュートリアル
数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説
4-3.PyTorchチュートリアル(日本語翻訳版)
「PyTorch 公式チュートリアル(英語版 version 1.8.0)」を日本語に翻訳
4-4.An Overview of the PyTorch Mobile Demo Apps
4-5.PYTORCH PERFORMANCE TUNING GUIDE
PyTorch の学習・推論を高速化できる簡単なテクニックを合計16個紹介
5.最新ディープラーニング
5-1.NVIDIA Research Projects@Github
6.機械学習の記事(後で読みたい)
6-1.強化学習 - 2020論文までの道のり(Q学習中心~R2D3, Agent57)
6-2.10 Must-Have Python Cheatsheets
6-3.「State of AI Report」の2021年版
7. コンペ
7-1.kaggle
7-2.topcoder
8.AIによる部資材(鉄筋)の個数カウント
自分の業務でも応用したい。
9.Embedding projector(Tensorboard?)
10.Anacondaで仮想環境
17.SQL
18.委託調査報告書(METI/経済産業省)
19.プログラミング言語ランキング
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