機械学習 Tutorial

2020年3月4日追加

パターン認識と機械学習(原題 Pattern Recognition and Machine Learning) 全章の実装を行ったJupyter NotebookもGitHubで公開されている。
github.com/ctgk/PRML

2018年3月26日追加

確率統計－機械学習その前に v2.0 from Hidekatsu Izuno

2018年3月1日追加

Machine Learning Crash Course (MLCC) という新しい無料コースがあり、18,000人以上のGoogle社員が参加しているのかぁ。エクササイズ、インタラクティブなビジュアライゼーション、およびインストラクションビデオを提供されているとの事。こういたものが外部にオープンにって、面白い会社のカルチャーだなぁ。やってみよう。

2018年2月9日追加

 データサイエンティスト：「アナリスト」の発展版

• 東京大学出版会の統計学シリーズ3巻分に該当する統計学の知識
• アヒル本及び岩波DS当該巻に相当するベイジアン統計モデリングの知識と確率プログラミングのスキル
• はじパタ及びカステラ本(ESL)に該当する機械学習の知識（Deep Learningの知識があるとなお良い）
• R / Pythonの出来れば両方でコードが書ける
• SQL文法を含むデータベース操作の技術
• クラウドの知識

機械学習（人工知能）エンジニア：「エンジニア」の発展版

• 講談社MLPシリーズの中で業務に関連する主要な巻がカバーする機械学習の手法と実装
• 黄色い本(PRML)及びカステラ本(ESL)に相当する一般的な機械学習の知識
• Deep Learningの実装経験及びその知識、そして代表的なフレームワークの知識(TensorFlow, Keras, MXnet, PyTorch, Chainer, Theano...)
• 各種トップカンファレンスやarXivの論文含めてDeep Learning諸系統の最先端の研究開発動向に詳しいこと
• Python、さらに加えて実行速度の速い言語（C++, Javaなど）でコードが書け
• SQL文法を含むデータベース操作の技術
• クラウドの知識

2018年2月8日追加 

 A Jupyter Notebook Lecture Series on “Practical Reinforcement Learning in the Wild

github.com