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JupyterLab – JupyterLab のおすすめの拡張一覧
入力補完やコードの整形など JupyterLab のおすすめの拡張一覧を紹介します。 -
JupyterLab – キーボードショートカット まとめ
JupyterLab のキーボードショートカットや設定方法をまとめました。キーボードショートカットを覚えることで、すばやく操作が行えます。 -
Pytorch – torchvision の make_grid で複数の画像を並べて表示する方法
複数の画像から、それらをグリッド上に並べた画像を作成できる torchvision.utils.make_grid() の使い方について解説します。GAN や AutoEncoder などの生成系モデルにおいて、学習過程の画像を確認したい場合に便利です。 -
機械学習 – ホールドアウト、クロスバリデーションについて
機械学習におけるモデルの評価方法であるホールドアウト、交差検証 (クロスバリデーション) について解説します。 -
Pytorch Lightning – Auto Encoder で MNIST の特徴表現を学習する
Auto Encoder について解説し、Pytorch Lightning を使用した実装例を紹介します。 -
強化学習 – 状態価値関数、行動価値関数について
強化学習の概要について解説します。 -
強化学習 – greedy方策、ε-greedy方策、ボルツマン方策について
greedy 方策、ε-greedy方策 やボルツマン方策について解説します。 -
Pytorch Lightning – DataModule の使い方について解説
Pytorch Lightning の LightningDataModule について解説します。 -
Pytorch – 確率的勾配降下法 (SGD)、Momentum について解説
確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Decent, SGD)、重み減衰 (weight decay)、Momentum、Nesterov's Momentum について解説します。 -
Pytorch – AdaGrad、RMSprop、AdaDelta について解説
Pytorch で使用できる最適化アルゴリズム AdaGrad、RMSProp、RMSpropGraves、Adadelta について解説します。 -
機械学習 – PR 曲線、ROC 曲線、AUC について解説
機械学習の PR 曲線、ROC 曲線、AUC について解説します。 -
Pytorch – ResNet の仕組みと実装について解説
ディープラーニングの画像認識モデルである ResNet を解説し、Pytorch の実装例を紹介します。
