【苦しみながら理解するDeepLearning】第1章 Introduction

DeepLearningの第1章メモ。

歴史や経緯の内容が多かったので、本当に簡潔に…w

分類

figure1.4

Machine Learning(ロジスティック回帰など): データの特徴量を抜き出す。
Representation Learning: どの特徴量を抽出すべきかもアルゴリズムに含まれる。
DeepLearning(multilayer perceptronなど): 複雑なローデータから特徴を抽出できる。

本書のターゲット

  • 機械学習を勉強中の学生
  • 機械学習の素養がないエンジニア

本書の構成

  • Part1: 数学の基礎と機械学習のコンセプトの紹介 -> 第2章〜第5章
  • Part2: 最も一般的なDeepLearningのアルゴリズムの紹介 -> 第6章〜第12章
  • Part3: 将来重要であろうDeepLearningのアイディアの紹介 -> 第13章〜第20章

その他

  • DeepLearningの歴史について

参考

非常に優秀な人達のすごく良くできたスライドを発見してしまった。

次回からこちらを参考にわからないところだけ、調べて書いていこうと思います!

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