DSG 6-2 CNN Architectures

第2章 機械学習：回帰 🚀 イントロダクション 🔍 分類 vs 回帰 📊 分類（Classification） 📈 回帰（Regression） 🔄 分類と回帰の違いまとめ 観点 分類 回帰 予測対象 カテゴリ・ラベル 連続的な数値 ...

第5章 深層学習：転移学習 🔄 転移学習とは？ なぜ転移学習が有効なのか？ 従来のアプローチの問題点 転移学習の利点 転移学習の直感的理解 転移学習の仕組み 📦 事前学習済みモデルの紹介 主要な事前学習済みモデル モデル 年 層数 パラメータ数 Top-5精度 特徴 VGG16 2014 ...

DSGの新しい挑戦 https://www.mlsysbook.ai/ 機械学習システムは、機械学習（ML）システムの理解とエンジニアリングのための体系的なフレームワークを提供します。本書は、理論的な基礎と実践的なエンジニアリングのギャップを埋め、効果的なAIソリューションの構築に必要なシステムの視点を重視しています。アルゴリズムやモデルアーキテクチャに主眼を置くリソースとは異なり、本書はデータエンジニアリング、モデル最適化、ハードウェアを考慮したトレーニング、推論の高速化など、MLシステムが動作するより広範なコンテキストに焦点を当てています。読者は、MLシステムアーキテクチャについて推論する能力を養い、柔軟で効率的かつ堅牢な機械学習システムを構築するための永続的なエンジニアリング原則を適用できるようになります。 ...