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Deep Learningを経験してみたいということであれば止はしませんが、周囲にその筋の専門家がいない場合、素人がDeep Learningに手を出しても碌な結果は得られません（断言します）。時間の無駄になることを覚悟されたほうがよいでしょう。
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流行りに流されるのではなく、まずは（統計的）機械学習の標準的手段とその理論背景をしっかり身につけるほうを優先されることをおすすめします。例えば、「主成分分析」というのをどこかで耳にされたことがあるでしょう。データ解析では基本中の基本で、どの本にも載っています。理由はわかりませんが、多くの人は主成分分析を簡単であまり役に立たない分析法だと「思い込んで」いるようで、そのような「誹謗中傷」をこれまで何度か耳にしたことがあります。しかし、実際に使いこなすには（難しくはないけれど、簡単でもない）理論的背景をきちんと抑えておくことが必要でし、実際に使ってみるとわかりますが、いろいろな場面で使える極めて強力な手法です。理論をきちんとおさえておくとkernel PCAへの移行はほぼ自明でし、nonnegative matrix factorizationといったより高度な手法の理解の助けにもなります。
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流行りに流されるのではなく、まずは（統計的）機械学習の標準的手段とその理論背景をしっかり身につけるほうを優先されることをおすすめします。例えば、「主成分分析」というのをどこかで耳にされたことがあるでしょう。データ解析では基本中の基本で、どの本にも載っています。理由はわかりませんが、多くの人は主成分分析を簡単であまり役に立たない分析法だと「思い込んで」いるようで、そのような「誹謗中傷」をこれまで何度か耳にしたことがあります。しかし、実際に使いこなすには（難しくはないけれど、簡単でもない）理論的背景をきちんと抑えておくことが必要ですし、実際に使ってみるとわかりますが、いろいろな場面で使える極めて強力な手法です。理論をきちんとおさえておくとkernel PCAへの移行はほぼ自明でし、nonnegative matrix factorizationといったより高度な手法の理解の助けにもなります。
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「Deep Learningウィルス」の感染力には凄まじいものがあります。用心してください。
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Deep Learningを経験してみたいということであれば止はしませんが、周囲にその筋の専門家がいない場合、素人がDeep Learningに手を出しても碌な結果は得られません（断言します）。時間の無駄になることを覚悟されたほうがよいでしょう。
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流行りに流されるのではなく、まずは（統計的）機械学習の標準的手段とその理論背景をしっかり身につけるほうを優先されることをおすすめします。例えば、「主成分分析」というのをどこかで耳にされたことがあるでしょう。データ解析では基本中の基本で、どの本にも載っています。理由はわかりませんが、多くの人は主成分分析を簡単であまり役に立たない分析法だと「思い込んで」いるようで、そのような「誹謗中傷」をこれまで何度か耳にしたことがあります。しかし、実際に使いこなすには（難しくはない
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流行りに流されるのではなく、まずは（統計的）機械学習の標準的手段とその理論背景をしっかり身につけるほうを優先されることをおすすめします。例えば、「主成分分析」というのをどこかで耳にされたことがあるでしょう。データ解析では基本中の基本で、どの本にも載っています。理由はわかりませんが、多くの人は主成分分析を簡単であまり役に立たない分析法だと「思い込んで」いるようで、そのような「誹謗中傷」をこれまで何度か耳にしたことがあります。しかし、実際に使いこなすには（難しくはないけれど、簡単でもない）理論的背景をきちんと抑えておくことが必要でし、実際に使ってみるとわかりますが、いろいろな場面で使える極めて強力な手法です。理論をきちんとおさえておくとkernel PCAへの移行はほぼ自明でし、nonnegative matrix factorizationといったより高度な手法の理解の助けにもなります。
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「Deep Learningウィルス」の感染力には凄まじいものがあります。用心してください。
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