リソース | ディープラーニングと機械学習の複数の知識ポイントを整理するのに役立つ 8 つのマインドマップ

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この記事は、著者 @Daniel Martinez (https://twitter.com/danielmartinezf) による GitHub 上のオープンソース プロジェクトの紹介です。著者はマインド マップを使用して、ディープラーニングと機械学習の重要なポイントとアーキテクチャを整理しています。

ディープラーニング

1. コンセプト

2. 建築

3. Tensorflowライブラリ

PDF版ダウンロードアドレス

https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap/blob/master/Deep%20Learning.pdf

ツールを使う

MindNode ソフトウェア (Mac プラットフォーム): https://mindnode.com

マインドマップ参考資料（一部）

• スタンフォード大学とオックスフォード大学の講義。CS20SI、CS224d。
• 書籍:
  • ディープラーニング - Goodfellow
  • パターン認識と機械学習 - ビショップ
  • 統計学習の要素 - Hastie。
• Colah のブログ。http://colah.github.io
• Kaggle ノートブック。
• Tensorflow ドキュメント ページ。
• Google Cloud Data Engineer 認定資料。
• 複数のWikipedia記事。

機械学習マインドマップ

1. プロセス

2. データ処理

3. 数学的基礎

4. コンセプト

5. モデル

PDF版をダウンロード

https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap/blob/master/Machine%20Learning.pdf

ツールを使う

MindNode ソフトウェア (Mac プラットフォーム): https://mindnode.com

マインドマップ参考資料（一部）

• スタンフォード大学とオックスフォード大学の講義。CS20SI、CS224d。
• 書籍:
  • ディープラーニング - Goodfellow。
  • パターン認識と機械学習 - Bishop。
  • 統計学習の要素 - Hastie。
• Colah のブログ。http://colah.github.io
• Kaggle ノートブック。
• Tensorflow ドキュメント ページ。
• Google Cloud Data Engineer 認定資料。
• 複数のWikipedia記事。

GitHub プロジェクト アドレス

• https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap
• https://github.com/dformoso/機械学習マインドマップ