活動記録

2022.09〜2022.12

線形回帰、ロジスティック回帰、SVC、決定木、ランダムフォレスト、k-means、主成分分析などの機械学習の代表的な手法を、理論と実践、両方の観点で学びました。

2023.01〜2023.03

外部のライブラリに頼らずに、ゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの基本的なアイデアを学びました。とても分かりやすく面白い本です。

2023.05〜2023.09

『ゼロから作るDeep Learning』シリーズの２冊目です。自然言語処理について、word2vecやRNN、LSTMなどを学びました。

2023.10〜2024.02

自然言語処理をさらに学ぶため、BERTの入門書に取り組みました。BERTで実際にさまざまなタスクを解いていく実践寄りの本です。

2024.03〜2024.08

『ゼロから作るDeep Learning』シリーズの４冊目です。初めての強化学習。１冊目や２冊目より難易度が高いですが、相変わらず面白い本でした。

2024.09〜2025.03

CNNやVision Transformer などの画像認識の技術を学びました。読み応えのある難しめな本でした。

2025.04〜

大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書を現在読み進めています。

2024.04〜2024.08

線形代数学を初めて学ぶ方や、学び直したい方を対象とした講座です。掃き出し法、階数、行列式、対角化などの行列論を中心に、全８回で学びました。

2024.10〜

統計学を初めて学ぶ方や、学び直したい方を対象とした講座です。平均値や標準偏差などの基本的な内容から始めて、代表的な検定までを、全８回で学びました。