機械学習
「機械学習」に関する記事
Medical Imaging Tech Night開催のお知らせ
2018年11月25日(日)～11月30日(金)まで米国シカゴにて開催される「RSNA2018（第104回北米放射線学会）（※1)」の「Machine Learning Showcase」にて出展いたします。そこで得た最新の情報を元に、医用画像解析・機械学習に関するプレゼンテーションおよびトークセッションと交流会を実施いたします。
エルピクセル編集部 |
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U-Net：セグメンテーションに特化したネットワーク
井上 大輝 |
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kaggleの医療系コンペまとめ
kaggleのコンペで実際に機械学習が活用されている事例を知ることで医療のAI活用の幅を広げられればと思います。
Takumi Ihara |
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Python × TensorFlow ② ～TensorFlow を扱う上で必要な知識「定数・変数」～
TensorFlow を扱う上で必要な以下３つの知識のうち「定数と変数」について解説していきたいと思います．
井上 大輝 |
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Python × TensorFlow ① ～TensorFlow を扱う上で必要な知識「テンソル」～
画像はwikipediaより
井上 大輝 |
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kaggle-mercariチャレンジに挑戦した。
kaggleの初めてのkernelコンペでした。kernelコンペの洗礼を受けました。
Takumi Ihara |
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2017年 IMACEL Academy 人気の記事まとめ
2017年ももうすぐ終わりです．そこで，今回は一年を通して人気だった記事をまとめたいと思います．
[画像はhttps://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/から引用]
エルピクセル編集部 |
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KaggleチュートリアルTitanicで上位1%に入った話。(0.87081)
前回書いた「KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)」 から久々にやり直した結果上位1%の0.87081を出せたのでどのようにしたのかを書いていきます。
Takumi Ihara |
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KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)
まだ機械学習の勉強を初めて4ヶ月ですが、色々やってみた結果、約7000人のうち200位ぐらいの0.82297という記録を出せたので、色々振り返りながら書いていきます。
Takumi Ihara |
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VR解剖アプリを作る その2 ~Unity上でCTデータを扱う~
3DデータをUnityに取り込んで、カメラで観察するアプリを作ります。
非VRとVRを実装します。
山田涼太 |
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【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.3 ～決定理論～
機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)の内容をまとめます．
第1章の Part.3 では，「決定理論」について説明します．
最上 伸一 |
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【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.2 ～モデル選択・次元の呪い～
機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)の内容をまとめます．
第1章の Part.2 では，「モデル選択」「次元の呪い」について説明します．
最上 伸一 |
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【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.1
機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning, PRML)の内容をまとめます．
最上 伸一 |
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エルピクセル編集部 |
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