Ｋａｇｇｌｅに挑む深層学習プログラミングの極意
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あらすじ
★最強最短の近道は、これだ！★・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！【主な内容】第1章 機械学習コンテストの基礎知識1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ1.2 機械学習コンテストの歴史1.3 機械学習コンテストの例1.4 計算資源第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上2.1 探索的データ分析2.2 モデルの作成2.3 モデルの検証2.4 性能の向上第3章 画像分類入門3.1 畳み込みニューラルネットワークの基礎3.2 コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介3.3 最初の学習：CNNアーキテクチャ3.4 最初の学習：データセットの準備と学習ループ3.5 最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング3.6 データ拡張3.7 アンサンブル3.8 さらにスコアを伸ばすために第4章 画像検索入門4.1 画像検索タスク4.2 学習済みモデルを使ったベースライン手法4.3 ベースラインを実装する4.4 距離学習を学ぶ4.5 画像マッチングによる検証4.6 クエリ拡張を学ぶ4.7 Kaggleコンテストでの実践第5章 テキスト分類入門5.1 Quora Question Pairs5.2 特徴量ベースのモデル5.3 ニューラルネットワークベースのモデル
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