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PRMLer night
機械学習超入門
PRMLぼっち学習者のためのあれやこれ学習法
織田健嗣 @kenji_oda0618
fb:kenji.oda.0618
慶應大学理工学部物理情報工学科4年 応用物理 量子人工脳を研究
高校まで:スポーツ(テニス、サッカー、スキー、スノボ)
イリノイ大学留学:ビジネス等
• アメリカでAR...
機械学習学びたい!でどうやって?
私「数学とかはわかるけど、応用物理(制御とか)の大学四年生
がどうやって勉強したらいいかなぁって思ってるんだよね」
頭いい人「PRMLがいいよ!」
私「へえ ありがとう!」
→PRMLerへの道へ
PRML 上 目次
一章 序論
二章 確率分布
三章 線形回帰モデル
四章 線形識別モデル
五章 ニューラルネットワーク
ちなみに、数学の説明書として
「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ
ってのがあります。
いや、無理っしょ。
ぼっち学習者が学ぶためのノウハウ
• ガチな方たちは最後だけでいいです笑 最後少し発展の話題に
触れます。寝ているか内職でお願いいたします。
• 私が試行錯誤しながらこれいいな!って思った教材やらのまと
めです。
機械学習入門
Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen
ニューラルネットワークと深層学習↑の日本語版(ちょいちょい英語)
←パーセプトロンとか学べる
統計の基礎まなぶなら PRML二章用
Computer Model Vision by Simon
Udemy
ベイズ推定とグラフィカルモデル
By Dr. Toru Tamaki
はじめてのパターン認識
これが今のところ神
PRML初級編というイメージ
識別規則、ベイズ理論、確率モデル
etc
言語はRを推奨しています
→よしR学ぼう!
R言語 学習サイト
機械学習やはじめてのパターン認識に合っている
• 知的情報処理(学部三年用)
• 情報意味論 (大学院)
by 櫻井教授
Rtips 統計解析
by船尾さん
FBグループ作りました!笑
PRML[パターン認識と機械学習]勉強コミュニティ 2015年~
@Tokyo
bestudy.jp(bestなstudy)
人工知能のベスタ君
http://bestudy.strikingly.com/
量子人工脳
量子人工脳を量子ネットワークでつなぐ高度知識社会基盤の実現
PM 山本喜久
A Coherent Perceptron for All-Optical
Learning by Nikolas Tezak@ Stanford univ.
• 閾値を持たせるための非線形デバイス、そして全光スイッチ
(all-optical...
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PRML 機械学習超入門 使える教材まとめ

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PRMLを読もうとしたけど数学とかが難しすぎて挫折しそうになっている人達へ向けた、無料で使える教材まとめ

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PRML 機械学習超入門 使える教材まとめ

  1. 1. PRMLer night 機械学習超入門 PRMLぼっち学習者のためのあれやこれ学習法
  2. 2. 織田健嗣 @kenji_oda0618 fb:kenji.oda.0618 慶應大学理工学部物理情報工学科4年 応用物理 量子人工脳を研究 高校まで:スポーツ(テニス、サッカー、スキー、スノボ) イリノイ大学留学:ビジネス等 • アメリカでARのスタートアップ立ち上げ/オンライン大学/ウェアラブルデ バイスなど 機械学習用いて教育系サービス作ろうか!←今ここ
  3. 3. 機械学習学びたい!でどうやって? 私「数学とかはわかるけど、応用物理(制御とか)の大学四年生 がどうやって勉強したらいいかなぁって思ってるんだよね」 頭いい人「PRMLがいいよ!」 私「へえ ありがとう!」 →PRMLerへの道へ
  4. 4. PRML 上 目次 一章 序論 二章 確率分布 三章 線形回帰モデル 四章 線形識別モデル 五章 ニューラルネットワーク ちなみに、数学の説明書として 「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ ってのがあります。 いや、無理っしょ。
  5. 5. ぼっち学習者が学ぶためのノウハウ • ガチな方たちは最後だけでいいです笑 最後少し発展の話題に 触れます。寝ているか内職でお願いいたします。 • 私が試行錯誤しながらこれいいな!って思った教材やらのまと めです。
  6. 6. 機械学習入門 Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen ニューラルネットワークと深層学習↑の日本語版(ちょいちょい英語) ←パーセプトロンとか学べる
  7. 7. 統計の基礎まなぶなら PRML二章用 Computer Model Vision by Simon Udemy ベイズ推定とグラフィカルモデル By Dr. Toru Tamaki
  8. 8. はじめてのパターン認識 これが今のところ神 PRML初級編というイメージ 識別規則、ベイズ理論、確率モデル etc 言語はRを推奨しています →よしR学ぼう!
  9. 9. R言語 学習サイト 機械学習やはじめてのパターン認識に合っている • 知的情報処理(学部三年用) • 情報意味論 (大学院) by 櫻井教授 Rtips 統計解析 by船尾さん
  10. 10. FBグループ作りました!笑 PRML[パターン認識と機械学習]勉強コミュニティ 2015年~ @Tokyo
  11. 11. bestudy.jp(bestなstudy) 人工知能のベスタ君 http://bestudy.strikingly.com/
  12. 12. 量子人工脳 量子人工脳を量子ネットワークでつなぐ高度知識社会基盤の実現 PM 山本喜久
  13. 13. A Coherent Perceptron for All-Optical Learning by Nikolas Tezak@ Stanford univ. • 閾値を持たせるための非線形デバイス、そして全光スイッチ (all-optical swithing)を使用することでパーセプトロンを構 築した。エンドトゥエンドでの全光でのフィードバックを持つ パーセプトロンを構築したのはこれが初。 • 応用としては、全光でのニューラルネットワークや、プログラ ム可能な増幅器を用いてボルツマンマシンの構築などが可能 →機械学習は基本どの分野にも使われています。素粒子の検出 (@CERN)ヒッグス粒子の検出にも

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