Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
はじめに 新規事業開発に役立つ記事のリストを友人や知人に共有することが多くなり、そのつどメールやチャットツールで送ることが面倒になってきたため、「まとめ記事」にしました。 これらはたくさんの方々から教えていただいて集まった情報のリストです。実際に会ってみた、行ってみたという情報も多いです。コピーしてご利用いただいても問題ありませんし、アフィリエイトもしていません。 ※追記 （１）Qiitaの記事以外は、リンクをクリックしたら自動的に新しいタブで開くようになっています。 （２）頻繁に新しい情報を教えていただいて追加しています。「これも追加してほしい」という情報があればお気軽にコメントください。 （３）Qiitaはプログラミング記事しかダメだと知らずにこの記事を作成しました。もしQiitaから注意されたら移動します。コミュニティガイドライン - Qiita:Support 目次 新規事業開発の
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Hiroshi Takahashi
【新規事業開発】知ってること全部まとめてみた - Qiita