[Note] Python, lors du démarrage du machine learning / deep learning [Liens]

Je n'ai fait aucune programmation, j'ai donc résumé ce à quoi je faisais référence avant d'apprendre à utiliser Python et les bases de l'apprentissage automatique et du deep learning. Il s'agit essentiellement d'un résumé d'articles pour les débutants.


** À propos de la construction de l'environnement ** ・ Construction de l'environnement TensorFlow À propos de l'installation d'Anaconda et de TensorFlow.

Comment utiliser TensorBoard Il décrit en détail comment utiliser Tensorboard.


** Comment utiliser Python ** ・ Scipy Lecture Notes (traduction japonaise) Vous pouvez maîtriser la plupart des utilisations de base (en particulier NumPy, Matplotlib, Scipy) simplement en lisant ici.

J'ai créé un texte en Python De même, vous pouvez maîtriser la plupart des utilisations de base simplement en lisant ici.


Introduction of Machine LearningMNIST pour les débutants en ML Anglais. Explique les bases de l'apprentissage automatique (ML) et MNIST.

Je ne suis ni programmeur ni data scientist, mais j'ai touché Tensorflow pendant un mois, donc c'est super facile à comprendre L'article ci-dessus est soigneusement expliqué et complété en japonais.

Réseau neuronal et apprentissage en profondeur Traduire des articles en anglais. Pour ceux qui veulent comprendre l'essence, même si le contenu est incroyablement riche.


Livre de référenceIntroduction à Python pour le calcul scientifique et technologique - Bases du développement, bibliothèques essentielles, accélération Bien qu'il soit écrit comme une introduction, il est fortement recommandé pour ceux qui ont un peu de Python ou de programmation. Il explique également de manière facile à comprendre comment Numpy, Scipy, Pandas, etc. traitent les données. C'était un bon livre pour les gens qui n'ont rien à voir avec la science et la technologie.


** Présentation d'articles intéressants ** ・ Sentons-nous comme un chercheur de matériaux avec python [Introduction à pymatgen] En guise d'introduction à l'informatique des matériaux. Le contenu est facile à comprendre.

Commentaire de Toshihiro Kamishima De nombreux articles de commentaires par des experts. Le contenu est assez riche, mais il est très utile.

Résoudre tout le programme IA de mathématiques de l'examen du centre 2015 (Python) Présentation d'une méthode de calcul utilisant Python (en particulier Scipy). Même si je ne comprenais pas les formules détaillées, j'étais juste excité et sentais la possibilité.


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