diff --git a/ch00/lecture.md b/ch00/lecture.md index b9906f9..c4c8d84 100644 --- a/ch00/lecture.md +++ b/ch00/lecture.md @@ -24,21 +24,21 @@ math: mathjax
-この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です. +この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です 機械学習に初めて触れる学部一年生のメンバーが
-1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して, +1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して 2. **最終的にニューラルネットを実際の問題解決に使えるようになること**
-を目指しています. +を目指しています (講習会自体については https://abap34.github.io/ml-lecture/supplement/preface.html をみてください) @@ -193,7 +193,7 @@ ul li::before { --- - + - この資料を管理しているレポジトリは https://github.com/abap34/ml-lecture です - - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください. -- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます. -- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています. (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など) + - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください +- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます +- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など) - オンラインジャッジは https://github.com/abap34/ml-lecture-judge - - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています. - - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています.これらをホストすることで同等の環境を構築することができます. -- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください. + - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています + - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています. これらをホストすることで同等の環境を構築することができます +- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください --- @@ -222,11 +222,11 @@ ul li::before { } -資料の公開にあたって, 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の +資料の公開にあたって 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の @YumizSui さん (大上研究室) と 前田航希さん (@Silviase, 岡崎研究室)に -内容について多くの助言をいただきました. +内容について多くの助言をいただきました -この場を借りてお礼申し上げます. +この場を借りてお礼申し上げます --- diff --git a/ch00/lecture.pdf b/ch00/lecture.pdf index 900c33a..9944eb1 100644 Binary files a/ch00/lecture.pdf and b/ch00/lecture.pdf differ diff --git a/ch01/lecture.md b/ch01/lecture.md index d31a820..10a37cd 100644 --- a/ch01/lecture.md +++ b/ch01/lecture.md @@ -722,7 +722,7 @@ $b \approx 126.12821494344632$ - アイスの売り上げを予測するには気温から売り上げを予測する 「関数」を構築するのが必要であった. -- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って,関数を決めることにした. +- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って関数を決めることにした. - この関数はパラメータとして $(a, b)$ をもち, $(a, b)$ を変えることで 性質が変わるのがわかった - モデルの「よさ」のめやすとして 「損失関数」を導入した diff --git a/ch01/lecture.pdf b/ch01/lecture.pdf index e1453ce..ca8b18f 100644 Binary files a/ch01/lecture.pdf and b/ch01/lecture.pdf differ diff --git a/slides.md b/slides.md index f8e496a..095e391 100644 --- a/slides.md +++ b/slides.md @@ -24,21 +24,21 @@ math: mathjax
-この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です. +この資料は [東京工業大学デジタル創作同好会 traP Kaggle班](https://trap.jp/kaggle/) で 2024年に実施した 「機械学習講習会」の資料です 機械学習に初めて触れる学部一年生のメンバーが
-1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して, +1. **基本的な機械学習のアイデアを理解** して 2. **最終的にニューラルネットを実際の問題解決に使えるようになること**
-を目指しています. +を目指しています (講習会自体については https://abap34.github.io/ml-lecture/supplement/preface.html をみてください) @@ -193,7 +193,7 @@ ul li::before { --- - + - この資料を管理しているレポジトリは https://github.com/abap34/ml-lecture です - - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください. -- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます. -- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています. (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など) + - 誤りのご指摘などはこちらの Issue または https://twitter.com/abap34 までご連絡ください +- 補足資料なども含めてまとめたものを https://abap34.com/trap_ml_lecture.html から確認できます +- この資料のリンクにはサークルメンバー以外がアクセスできないものが含まれています (oj.abap34.com, dacq.abap34.com など) - オンラインジャッジは https://github.com/abap34/ml-lecture-judge - - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています. - - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています.これらをホストすることで同等の環境を構築することができます. -- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください. + - コンペプラットフォームは https://github.com/abap34/DacQ-v2 を動かしています + - どちらもかなり未成熟ですが, 基本的なオンラインジャッジの機能とデータ分析コンペプラットフォームの機能を提供しています. これらをホストすることで同等の環境を構築することができます +- そのほか何かあれば https://twitter.com/abap34 までご連絡ください --- @@ -222,11 +222,11 @@ ul li::before { } -資料の公開にあたって, 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の +資料の公開にあたって 東京工業大学情報理工学院情報工学系博士後期課程の @YumizSui さん (大上研究室) と 前田航希さん (@Silviase, 岡崎研究室)に -内容について多くの助言をいただきました. +内容について多くの助言をいただきました -この場を借りてお礼申し上げます. +この場を借りてお礼申し上げます --- @@ -957,7 +957,7 @@ $b \approx 126.12821494344632$ - アイスの売り上げを予測するには気温から売り上げを予測する 「関数」を構築するのが必要であった. -- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って,関数を決めることにした. +- いったん, 今回は関数の形として $f(x) = ax + b$ (一次関数) に限って関数を決めることにした. - この関数はパラメータとして $(a, b)$ をもち, $(a, b)$ を変えることで 性質が変わるのがわかった - モデルの「よさ」のめやすとして 「損失関数」を導入した diff --git a/slides.pdf b/slides.pdf index 7f7b5e2..f0c847b 100644 Binary files a/slides.pdf and b/slides.pdf differ