fastai v3のブログ

講義でfastaiを視聴して分かったことをブログにするという課題を課している．

学生さんたちが作成してくれたものを，コメントとともにまとめておく．

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Lesson 1 ：最初の例題として犬猫判別とペットの判別を行なう．ニューロンの中身を見るところは省略されており，自分で作成したPLANET_SAMPLEへの適用は，複数ラベルの分類にしないといけないので，たぶん違っている．

Lesson 3: 　綺麗にまとめてある．

落書き帳

Lesson 2: 前半 Google Imageを使って自分で画像をダウンロードしてくる例題としてテディベアと黒熊，グリズリーベアを判別する．いまだとダウンローダーがあるので，色々試してみると面白いかもしれない．

Lesson 2: 後半 確率的勾配法をいちから作成する．例は簡単な回帰分析．

Lesson 3: 前半 データの読み込み方法を色々な例で解説．PyTorchのデータセットとデータローダーからデータ束(data bunch)というのを作成する．

Lesson 3: 後半 前半の延長．学習率の調整も解説．

Lesson 4:  前半：自然言語処理のさわり．詳細はPart 2で解説するが，最高水準のNLPに対する転移学習を行う．

Lesson 4: 中半 表形式データ．データの前処理が重要になる．プロセッサと訳しているがpreprocessingのことか．

Lesson 4: 後半 協調フィルタリング

両方あわせてまとめると，より良いかもしれない．まだ書いていない学生さんもいるので，全部まとめて本にするのも良いかもしれない．