• データサイエンスという歴史や経緯にまで目を向けると非常に広範囲な分野を端的に最低限の要点を選んだ上で取り上げていて俯瞰するには最適な気がしました。おすすめです。 データサイエンスという歴史や経緯にまで目を向けると非常に広範囲な分野を端的に最低限の要点を選んだ上で取り上げていて俯瞰するには最適な気がしました。おすすめです。
  vinlandmbit

  2020年01月13日
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• 知識が無いので、大枠のみの理解に徹した。大きく分けて、6つの学習があると感じた。①計算機の構造の知識（トランジスタ、GPU等）、②情報処理知識（プログラミング、アルゴリズム、DB）、③機械学習、④統計、⑤数学（ 知識が無いので、大枠のみの理解に徹した。大きく分けて、6つの学習があると感じた。①計算機の構造の知識（トランジスタ、GPU等）、②情報処理知識（プログラミング、アルゴリズム、DB）、③機械学習、④統計、⑤数学（行列、確率論、線形代数、微積分）、⑥ディープラーニング（特化）基本的には浅く広くというイメージで、どう活用するのかに力を入れているように感じた。 …続きを読む
  ブルー

  2020年10月03日
  16人がナイス！しています
• とりあえず、目を通しました。ソフトの進化もあるのかもしれないけど、ハード面の進化が今のAIブームを支えてることがわかったりしました。 中身はよくわかりません。 とりあえず、目を通しました。ソフトの進化もあるのかもしれないけど、ハード面の進化が今のAIブームを支えてることがわかったりしました。 中身はよくわかりません。
  なの

  2021年06月21日
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