機械学習の炊いたん。
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転職、実践から数理まで一冊にコトコト煮込んだ「機械学習の炊いたん。(130p)」仕上がりです。AIエンジニアでの転職Do/Dont's, AWS SageMaker, Google AI Platformや自作深層学習マシンなど実践、逆強化学習やスパース推定の数理まで。GW楽しめること間違いなし! 「機械学習の炊いたん。」は、趣味で仕事で機械学習に関わるメンバ @kirikei4 @sonodano315 @emergent , small_mt, @tomo_makesの5人が集まった合同本です。炊いたんだけに、京都にゆかりがあるとかないとか。 AI就職事情、実践から数理まで一冊にコトコト煮込みました。
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環境によってzip解凍パスワードが認識されない事象がありました(2019.4.14 11:00-22:50)。BOOTH上のファイルを修正し、解消しています。期間中エラーが発生した方は、お手数ですが再度お試し下さるよう、お願いいたします。
おしながき
CHAPTER 1 機械学習エンジニアは一日にして成らず CHAPTER 2 AWS SageMakerではじめるモデルの学習とデプロイ CHAPTER 3 機械学習を新たに学んで転職活動に生かす話 CHAPTER 4 趣味の深層学習と環境のステップアップ CHAPTER 5 強化学習と逆強化学習 CHAPTER 6 スパース推定の数理 〜オッカムはウィリアムだろ常考〜
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