Python・機械学習参考ページ（自分用）
概要
自分用の機械学習勉強用URL掲載（どんどん足していく予定）
１．機械学習説明資料
１－１．CNNのフィルター(カーネル)向け
カーネルの処理による画像変換が見える。(CNNのフィルターを何枚も重ねる->フィルターで複数の特徴量を抽出)
１－２．ILSVRC
１－３．The CIFAR-10 dataset
32×32のカラーイメージデータ×10カテゴリー
訓練用5万枚、検証用1万枚
２．学習教材＿Python
２－１．Automate the Boring Stuff with Python
有名なサイト（本は賛否両論）
２－１．Pythonプログラミング入門（東大京大）
東京大学（東大）、京都大学（京大）が無料公開している。
２－２．PEP 8 -- Style Guide for Python Code
Pythonで記載する時の理想な書き方
３．学習教材_AI・データサイエンス
３－１．数理・データサイエンス・AI教材＠東大数理・情報教育研究センター
３－２．統計表における機械判読可能なデータ作成表記法
機械学習を簡易にするためのきれいなデータの作り方
３－３．ヤン・ルカン氏のニューヨーク大学の講義
３－４．AIマップβ 2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための課題と技術の俯瞰図
３－５．Developer Roadmaps
４．深層学習フレームワーク
４－２．ディープラーニング入門 Chainer チュートリアル
数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説
４－３．PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）
「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳
４－４．An Overview of the PyTorch Mobile Demo Apps
４－５．PYTORCH PERFORMANCE TUNING GUIDE
PyTorch の学習・推論を高速化できる簡単なテクニックを合計16個紹介
５．最新ディープラーニング
５－１．NVIDIA Research Projects@Github
６．機械学習の記事（後で読みたい）
６－１．強化学習 - 2020論文までの道のり(Q学習中心～R2D3, Agent57)
６－２．10 Must-Have Python Cheatsheets
６－３．「State of AI Report」の2021年版
7. コンペ
7-1.kaggle
7-2.topcoder
８．AIによる部資材（鉄筋）の個数カウント
自分の業務でも応用したい。
９．Embedding projector(Tensorboard?)
１０．Anacondaで仮想環境
１７．SQL
１８．委託調査報告書（METI／経済産業省）
１９．プログラミング言語ランキング
