{
"cells": [
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 機械学習を学習する\n",
"\n",
"__チュートリアルの作成者・管理者:__
\n",
"Matthew J. Holland (Osaka University, Institute for Datability Science)\n",
"\n",
"\n",
"## チュートリアルの内容\n",
"\n",
"#### 事前準備、ハードとソフト\n",
"- Working on your own machine (old)\n",
"- Using cloud-based solutions\n",
"\n",
"#### データを整える\n",
"- データ源の説明（英語）\n",
"- MNIST手書き文字\n",
"- 10種類の小さい画像（CIFAR-10）\n",
"- 種々のベンチマークデータ\n",
"- エンコーダ用の階層型データ（vim-2）\n",
"\n",
"#### 学習アルゴリズムの基礎\n",
"- 機械学習のプロトタイプづくり\n",
"- 分類のためのモデル\n",
"- 種々の一次アルゴリズムを試す\n",
"- スパース回帰のための学習アルゴリズム\n",
"\n",
"#### より発展的な課題\n",
"- エンコーダの学習\n",
" - ガボールフィルタバンクで特徴量を造る\n",
" - エンコーダを学習する\n",
"- Johnson and Zhangの実験の再現\n",
" - 深層学習APIで学習機の実装を加速させる\n",
" - SVRGと数値実験\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n"
]
},
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"___"
]
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],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
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"file_extension": ".py",
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