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えっちなサイトを作る(16)

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引き続きえっちなゲームがプレイできちゃうサイトを作ろうと頑張ります。

Google Colab関連がわからなくなったので整理しました。

Colabにまつわる各種用語まとめ

  • numpy : 行列、大量の数列を扱うのに便利なpythonのライブラリ
  • tensorflow : 深層学習のフレームワーク
    • keras : バックエンドにtensorflowを持つ、高レベルのAPI。pythonのライブラリ
  • Google Colab : ブラウザでアクセスできるPythonの実行環境。機械学習の実行に便利なJupyter ノートブック。
  • mtplotlib : データ可視化ツール。Google Colabでのチャート表示に使う。

Colabのガイド

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

Colabでのチャート表示のガイド

https://colab.research.google.com/notebooks/charts.ipynb

numpyがよく分からん

参考書籍のコード読んでても、numpy周りをもうちょっと知らないとダメそうなので入門用の資料を調査。

  • 100 numpy exercises
    • 問題集。そもそもnumpyのmethod何があるかすら知らんのでちょっと無し。

https://github.com/rougier/numpy-100/
  • koshian2さんが丁度いい本作ってるっぽい
    • もうちょっと詰まったらやる

https://zenn.dev/koshian2/articles/786253ece74408
  • Chainer Tutorial
    • 結構丁寧な感じ。こいつをやる

https://tutorials.chainer.org/ja/08_Introduction_to_NumPy.html

機械学習の数式

今ひとつ数式からコードに落とし込むところが引っかかる感じなので、
機械学習関連の数式に慣れるにはどうすれば良いか調査

  • DevelopersIOの社内勉強会資料
    • やはりChainerチュートリアルよさそう
    • オライリーの本がまとまってるらしい。今年2版が出てる
      • 立ち読みしないと内容が合ってるか不安だ

https://dev.classmethod.jp/articles/math-intro-for-machine-learning/

https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119472/

まとめ

課題 : Chainerのチュートリアルやる

終わり

参考書籍で詰まっている部分が整理できたので良かったです。
次回はChainerのチュートリアルざっくりやります。

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