E 자격 E 자격 합격을 향해 응용 수학 제1장:선형 대수 프로그래밍의 세계에서는 복잡한 처리를 간략화하기 위한 태그나 함수(반복 처리 등)가 많이 존재하고 있다. 선형 대수는 복잡한 계산식 등을 간략화하기 위해 탄생한 것. 파이썬과 같은 간략화가 중요한 프로그래밍에서 선형 대수 구조와 이론을 활용하여 단순화를 실현하고 있다. 대수라고 하는 것은 x나 y의 일이며, 그 부분에 어떠한 숫자가 들어갈지 모르기 때문에 일단 x등을 대신 사용하자는 생각의 ... E 자격선형 대수 E 자격 취득을 향한 학습 정리 본 기사는 E 자격 취득을 향해 학습의 기록으로서 기사를 정리한다. 기본은 E 자격을 받기에 있어서 필수가 되는 일본 딥 러닝 협회 인정 강좌 프로그램(일부가 있지만 본 기사에서는 「래빗 챌린지」)에서의 학습 내용의 리포트 기사를 기재한다. 또, 「래빗 챌린지」수료 후에는 E 자격 취득을 향한 시험 대책 등을 기재하고 싶다. (프로그램은 Python을 사용합니다.) ・래빗 챌린지 리포트 정리... JDLA 인증 프로그램수학E 자격심층 학습기계 학습 【JDLA E 자격】2021#1 합격 체험기 JDLA E 자격 시험(JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021#1)의 합격 체험기의 기사입니다. 덧붙여 E 자격 시험에 관한 유익한 정보, 각 파트의 구체적인 해설에 대해서는, 하기 기사에 정리했습니다. 그쪽을 봐 주세요. 통과했습니다. 수험한 느낌은 불합격 농후했지만, 정답률을 보는 한, 전략은 좋았던 것 같습니다. Twitter 등으로 축하의 메시지를 주신 분,... JDLA사랑DeepLearningE 자격기계 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section7 Attention Mechanism 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section7 Attention Mechanism에 대해서 이하에 정리한다. Seq2Seq는 문장의 단어 수에 관계없이 항상 고정 차원 벡터로 입력해야하므로 긴 문장에 대한 대응이 어렵습니다. 입력과 출력의 어느 단어가 관련... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section6 Word2vec 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 대로, Day3 Section6 Word2vec에 대해서 이하에 정리한다. one^hot 벡터와 달리 단어를 낮은 차원의 실수값 벡터로 표현하는 것. one-hot 벡터에서는 단어간의 관련성을 얻을 수 없기 때문에 분산 표현으로 할 필요가 있다(o... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section4 양방향 RNN 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 단지 RNN에도 물론 적용할 수 있지만 LSTM이나 GRU에도 적용할 수 있다. 문장의 추억이나 기계번역 등 주로 자연언어 처리로 활용되고 있다. 「Python과 Keras에 의한 딥 러닝」에 의하면, 이것은 자연 언어의 특성에 의한 것이라고. 예를 들어 기온 예측의 ... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section3 GRU 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. LSTM은 파라미터가 많고, 계산 부하가 높아지는 문제가 있었지만, GRU에서는 구조를 바꾸는 것으로 파라미터를 삭감해, 태스크에 따라서는 정밀도도 같거나 그 이상을 바랄 수 있게 되었다. 위와 같이 계산 부하가 LSTM보다 낮습니다. 구조와 함께 수식이나 소스를 비교... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section2 LSTM 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section2 LSTM에 대해서 이하에 정리한다. 아래의 사이트에 있는 것 같은 그림에서 보면 흐름을 알기 쉽다. CEC 단독으로는 다음과 같은 문제가 있기 때문에 게이트, 들여다 보면 결합으로 해결한다. 과거의 정보를 모두... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section5 오차 역전파법 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 즉, 순전파에 의해 산출된 오차(얼마나 목적과 어긋나는가)를 미분하여 앞으로 되돌려 가는 것으로 가중치와 바이어스를 수정해 간다. 입력 레이어, 중간 레이어 하나, 출력 레이어의 3 레이어 신경망의 경우, 중간 레이어까지의 계산은 다음과 같습니다 (중간 레이어에서 입력... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section3 출력 레이어 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 학습에서,이 출력 레이어의 결과와 목표 변수의 값을 비교하고, 얼마나 잘 맞는지, 어긋나는지를 계산하기 위해 오차 함수가 사용됩니다. 예를 들면 분류의 경우, 각 클래스가 속하는 확률과 One-hot 벡터로 표현되고 있는 각 클래스의 정답값을 기초로 얼마나 맞는지, 어... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 JDLA의 G검정/E 자격이 5년~10년 후 경력을 어떻게 바꿀 것인가(캐리어 비전 이야기) 하지만 해설하고 있습니다. ※동영상이라고 1시간에 걸쳐 설명하고 있습니다만, 5분으로 알 수 있도록 Qiita에 정리했습니다. 을 참조하십시오. 여기 슬라이드를 참조하십시오. 에서 인용하고 있습니다. G 검정이 비즈니스 영역과 비즈니스 ⇄ 엔지니어 영역, E 자격이 비즈니스 ⇄ 엔지니어 영역과 엔지니어 영역의 경력에 활용할 수 있다고 생각합니다. 비즈니스 영역에 쓰고 있는 「시민 데이터 과학... JDLA딥러닝G 검정경력E 자격 조건부 확률을 벤 다이어그램으로 기억 E 자격 대책 때문에, 응용 수학을 공부하고 있었습니다만, 「조건부 확률」이 좀처럼 기억할 수 없었습니다. (어디가 A인지 B인지 모르겠다) 벤 다이어그램을 사용하여 시각적으로 이해하면 잊을 수 없으므로 이해 과정을 기록해 둡니다. 이벤트 A가 발생하는 조건에서 이벤트 B가 발생할 확률은 다음과 같습니다. $$ P(B|A) =\frac{P(A\cap B)}{P(A)} $$ 이벤트 B가 발생하... 수학E 자격확률 【기계 학습 입문】k-근방법으로 간단한 분류 문제를 풀어 보자 가장 간단한 학습 알고리즘인 k-근방법(k-NN: k-nearest neighbor)을 사용하여 간단한 분류 문제를 풀어 실천적으로 사용법을 배웁니다. k-최근 방법은 교사 있어 학습의 분류 문제에 이용되는 기계 학습 수법입니다. k-근방법의 이미지도입니다. 테스트 데이터에서 트레이닝 데이터까지의 거리를 측정하는 것은 일반적으로 유클리드 거리를 사용합니다. 유클리드 거리는 아래 그림과 같이 ... 파이썬E 자격scikit-learn기계 학습k-NN
E 자격 합격을 향해 응용 수학 제1장:선형 대수 프로그래밍의 세계에서는 복잡한 처리를 간략화하기 위한 태그나 함수(반복 처리 등)가 많이 존재하고 있다. 선형 대수는 복잡한 계산식 등을 간략화하기 위해 탄생한 것. 파이썬과 같은 간략화가 중요한 프로그래밍에서 선형 대수 구조와 이론을 활용하여 단순화를 실현하고 있다. 대수라고 하는 것은 x나 y의 일이며, 그 부분에 어떠한 숫자가 들어갈지 모르기 때문에 일단 x등을 대신 사용하자는 생각의 ... E 자격선형 대수 E 자격 취득을 향한 학습 정리 본 기사는 E 자격 취득을 향해 학습의 기록으로서 기사를 정리한다. 기본은 E 자격을 받기에 있어서 필수가 되는 일본 딥 러닝 협회 인정 강좌 프로그램(일부가 있지만 본 기사에서는 「래빗 챌린지」)에서의 학습 내용의 리포트 기사를 기재한다. 또, 「래빗 챌린지」수료 후에는 E 자격 취득을 향한 시험 대책 등을 기재하고 싶다. (프로그램은 Python을 사용합니다.) ・래빗 챌린지 리포트 정리... JDLA 인증 프로그램수학E 자격심층 학습기계 학습 【JDLA E 자격】2021#1 합격 체험기 JDLA E 자격 시험(JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021#1)의 합격 체험기의 기사입니다. 덧붙여 E 자격 시험에 관한 유익한 정보, 각 파트의 구체적인 해설에 대해서는, 하기 기사에 정리했습니다. 그쪽을 봐 주세요. 통과했습니다. 수험한 느낌은 불합격 농후했지만, 정답률을 보는 한, 전략은 좋았던 것 같습니다. Twitter 등으로 축하의 메시지를 주신 분,... JDLA사랑DeepLearningE 자격기계 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section7 Attention Mechanism 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section7 Attention Mechanism에 대해서 이하에 정리한다. Seq2Seq는 문장의 단어 수에 관계없이 항상 고정 차원 벡터로 입력해야하므로 긴 문장에 대한 대응이 어렵습니다. 입력과 출력의 어느 단어가 관련... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section6 Word2vec 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 대로, Day3 Section6 Word2vec에 대해서 이하에 정리한다. one^hot 벡터와 달리 단어를 낮은 차원의 실수값 벡터로 표현하는 것. one-hot 벡터에서는 단어간의 관련성을 얻을 수 없기 때문에 분산 표현으로 할 필요가 있다(o... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section4 양방향 RNN 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 단지 RNN에도 물론 적용할 수 있지만 LSTM이나 GRU에도 적용할 수 있다. 문장의 추억이나 기계번역 등 주로 자연언어 처리로 활용되고 있다. 「Python과 Keras에 의한 딥 러닝」에 의하면, 이것은 자연 언어의 특성에 의한 것이라고. 예를 들어 기온 예측의 ... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section3 GRU 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. LSTM은 파라미터가 많고, 계산 부하가 높아지는 문제가 있었지만, GRU에서는 구조를 바꾸는 것으로 파라미터를 삭감해, 태스크에 따라서는 정밀도도 같거나 그 이상을 바랄 수 있게 되었다. 위와 같이 계산 부하가 LSTM보다 낮습니다. 구조와 함께 수식이나 소스를 비교... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section2 LSTM 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section2 LSTM에 대해서 이하에 정리한다. 아래의 사이트에 있는 것 같은 그림에서 보면 흐름을 알기 쉽다. CEC 단독으로는 다음과 같은 문제가 있기 때문에 게이트, 들여다 보면 결합으로 해결한다. 과거의 정보를 모두... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section5 오차 역전파법 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 즉, 순전파에 의해 산출된 오차(얼마나 목적과 어긋나는가)를 미분하여 앞으로 되돌려 가는 것으로 가중치와 바이어스를 수정해 간다. 입력 레이어, 중간 레이어 하나, 출력 레이어의 3 레이어 신경망의 경우, 중간 레이어까지의 계산은 다음과 같습니다 (중간 레이어에서 입력... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section3 출력 레이어 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 학습에서,이 출력 레이어의 결과와 목표 변수의 값을 비교하고, 얼마나 잘 맞는지, 어긋나는지를 계산하기 위해 오차 함수가 사용됩니다. 예를 들면 분류의 경우, 각 클래스가 속하는 확률과 One-hot 벡터로 표현되고 있는 각 클래스의 정답값을 기초로 얼마나 맞는지, 어... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 JDLA의 G검정/E 자격이 5년~10년 후 경력을 어떻게 바꿀 것인가(캐리어 비전 이야기) 하지만 해설하고 있습니다. ※동영상이라고 1시간에 걸쳐 설명하고 있습니다만, 5분으로 알 수 있도록 Qiita에 정리했습니다. 을 참조하십시오. 여기 슬라이드를 참조하십시오. 에서 인용하고 있습니다. G 검정이 비즈니스 영역과 비즈니스 ⇄ 엔지니어 영역, E 자격이 비즈니스 ⇄ 엔지니어 영역과 엔지니어 영역의 경력에 활용할 수 있다고 생각합니다. 비즈니스 영역에 쓰고 있는 「시민 데이터 과학... JDLA딥러닝G 검정경력E 자격 조건부 확률을 벤 다이어그램으로 기억 E 자격 대책 때문에, 응용 수학을 공부하고 있었습니다만, 「조건부 확률」이 좀처럼 기억할 수 없었습니다. (어디가 A인지 B인지 모르겠다) 벤 다이어그램을 사용하여 시각적으로 이해하면 잊을 수 없으므로 이해 과정을 기록해 둡니다. 이벤트 A가 발생하는 조건에서 이벤트 B가 발생할 확률은 다음과 같습니다. $$ P(B|A) =\frac{P(A\cap B)}{P(A)} $$ 이벤트 B가 발생하... 수학E 자격확률 【기계 학습 입문】k-근방법으로 간단한 분류 문제를 풀어 보자 가장 간단한 학습 알고리즘인 k-근방법(k-NN: k-nearest neighbor)을 사용하여 간단한 분류 문제를 풀어 실천적으로 사용법을 배웁니다. k-최근 방법은 교사 있어 학습의 분류 문제에 이용되는 기계 학습 수법입니다. k-근방법의 이미지도입니다. 테스트 데이터에서 트레이닝 데이터까지의 거리를 측정하는 것은 일반적으로 유클리드 거리를 사용합니다. 유클리드 거리는 아래 그림과 같이 ... 파이썬E 자격scikit-learn기계 학습k-NN