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ディープラーニング 続編

   

ディープラーニングの汎用化はどれくらい進んでいるんだろう?

というわけで少しだけ調べてみました。

情報はどれもフツーです。だれでも検索でわかるものだからね。

今後に期待できるものが少し。。

以前から感じていたことですが、技術系のサイト、ブログってのは非常に不親切です。

自分の備忘録というような感じで、言葉が足らなかったり、読者の予備知識がなかったりするとまったく理解不能というものが多いです。

”読んでもらう、アクセスがあること”を前提で公開されているんだろうから、もっとアピールできる書き方をして下さい。需要は確実にあるのですからもっと自覚して欲しい。

肝心のおすすめ情報源は以下。

 

実装ディープラーニング実装ディープラーニング

もう一個。

Deep Learning | Kotaro NakayamaDeep Learning | Kotaro Nakayama

僕はこちらの方に期待しています。

KOTARO氏がだれでも簡単に試せるディープラーニング

easy_pylearn2

を作成されているようなので、これを使ってみたい。データも LIBSVM 形式だといってるし、WEKA使えばそんなの簡単に変換できますからね。

でも、どこで手に入るのか?よくわからないんですよね。探し方が悪いのか見つからない。

もしかして公開してないのか?

ディープラーニングの需要は確実にある

僕のようなシロートでも興味があるくらいだから、きっとすごい数のひとがディープラーニング技術を待ち望んでいるはずです。

チュートリアルやったって、そして動いたってなーんにも意味はありません。実際の現場、必要とされるところで真価を発揮しなければ意味なんてないんです。

”手持ちのデータをサクッとディープラーニングできないかな~” という 岡 右里恵 さんの言葉に激しく同意します。

頭いいひと、がんばってくださーい。

 

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