Aidemy Blog

株式会社アイデミーのブログです。機械学習・ディープラーニング関連技術の活用事例や実装方法をまとめる技術記事や、キャリア記事等を発信しています

#Aidemynote エントリー作品のまとめ

「Aidemyユーザーにアウトプットの機会を持ってもらいたい」
そんな気持ちで生まれた#Aidemynote企画。今回は、なかでも秀逸だったものを分類してまとめました!

アジェンダは以下の通りです。

-【Aidemy初心者向け】Aidemyで勉強してみたnote 
-【Aidemy一通り勉強した人向け】実装してみたnote
-エヴァンジェリストの活動note

 

 

【Aidemy初心者向け】Aidemyで勉強してみたnote 

 

-「AIプログラミングを学んでみよう」
まずはこれを読んでみよう!Aidemyを使うメリットってなに?

note.mu


-Aidemyをやってみた感想
Aidemyの"ヤバい"点4つをわかりやすく解説してくれました。

note.mu


-「有料化してもAidemyは利用価値ありか!?」

Aidemy課金すべきかしないべきか!?を考察した記事

https://note.mu/z2_mrs/n/n3c702680a86c


-「Aidemyを利用したらマッハで課金してしまった話。」

課金ユーザーの方の記事。この記事のようにツイートと何か良いことがあるかも?

note.mu

 

-「Aidemyをやってみた① Python入門」

コースごとにnoteを書いてくれました!

Python入門が気になっている方必読の記事。

note.mu


-「Aidemyをやってみた② 機械学習概論」

機械学習概論って実際どうなの?

note.mu


-「Aidemyをやってみた③ ブロックチェーン基礎」

話題のブロックチェーンを実装しながら学べるのはAidemyだけ!

率直な感想を読むことができます!

note.mu


-Aidemyやってみたけど次何したら良いの?を他サービスと比較しつつ解説しています。

note.mu


-「Aidemy基本コース→Udemy学習でPython入門を学ぶと道が開ける」

ブロックチェーン講座について紹介している記事です。

note.mu

 

 

【Aidemy一通り勉強した人向け】実装してみたnote

ここからは、Aidemyで学んだことをアウトプットした記事です。

やってみたいなと思った人で、Aidemyのどのコースを受講すれば良いかわからない人のために、受講ルートを3つに分けたので参考にしてくださいね!

 

Python入門→NumPyを用いた数値計算→Matplotlibによるデータの可視化データクレンジング機械学習概論教師あり学習(分類)ディープラーニング基礎→CNNを用いた画像認識

Python入門→NumPyを用いた数値計算→Matplotlibによるデータの可視化→Pandasを用いたデータ処理データクレンジング機会学習概論教師あり学習(回帰)時系列解析

-「画像認識で『綾鷹を選ばせる』AIを作る」

言わせたい、AIに、「選ばれたのは綾鷹でした」

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:CNNを用いた画像認識

qiita.com


-「ディープラーニングで動画に自動でモザイクをかける『ディープモザイク』作ってみました」

モザイクをかけたい動画が手元にある、、!そんなあなたにディープラーニング!

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:ディープラーニング基礎

karaage.hatenadiary.jp

 

-「【Aidemy × Bio】Aidemyのコースを応用して、遺伝子解析データを学習させてみた」
ハーバード大発。機械学習でデータを要約、その特徴を掴む手綱とする

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:教師なし学習

note.mu


-「【Aidemy × Bio】機械学習はがん細胞を見分けられるか?:遺伝子解析データをもとに教師あり学習(分類〉を行ってみる!」

では、機械学習はがん細胞と正常の細胞を見分けることが出来るのか?

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:教師あり学習(分類)

note.mu


-「【Aidemy × MIT】MITのチュートリアルの教材を利用して、ワインの特性データのクラスタリングを深めてみる!」
ワインのデータを元に、教師なし学習
これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:教師なし学習

note.mu

 

--「【Aidemy × MIT】MITのチュートリアルの教材を利用して、ワインの特性データの分類(classification)を行ってみる!」
ワインのデータをもとに教師あり学習を行う

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:教師あり学習(分類)

note.mu


- 「【MITの機械学習講座】回帰編をつかって、エイズウイルスの研究をしてみよう!」
エイズウイルスの薬耐性について回帰を行う

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:教師あり学習(回帰〉

note.mu

 

-「ナスDがセネガルの監督に似ているか確かめるために、似ているワールドカップ出場者を検索するAIをつくった」

自分はどのワールドカップ出場選手に似ているか判別してくれるAI

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:CNNを用いた画像認識

qiita.com


-「AIで日経平均を予言!?2018年末に26,000園(Prophetで楽々予測)」

Facebookの時系列予測ツールPrpophetを活用して投資判断をしてみる

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:時系列解析
startupangels.jp


-「Deep Learningを用いた樹皮画像による樹種同定(Keras,CNN,転移学習,VGG16)」

ディープラーニングでコナラとイチョウを見分ける

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:CNNを用いた画像認識

www.asanohatake.com

 -「女性モデルの分類を主成分分析で挑戦」

どんな体型の人がモデルに向いているのか?

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:教師なし学習

note.mu

 

-「機械学習を使って焼き肉で肉が焼けたかどうかを区別してみた」

焼き肉の焼き加減を区別するAI

これをやってみたい人が学ぶといいAidemyの講座:CNNを用いた画像認識

qiita.com

 

 

エヴァンジェリストの活動
-Aidemyエヴァンジェリストがある一日をシェアしてくれました。

note.mu



 

 

 

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