Deep Learning Book Companion Videos (playlist)
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機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。
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Deep Learning Book Companion Videos (playlist)   LV1     Deep Learning Book Companion Videos - YouTube 2024/2/9  
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Image From  Deep Learning Book Companion Videos - YouTube
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  引用元：Deep Learning Book Companion Videos - YouTube
  引用元：Deep Learning Book Companion Videos - YouTube
#### （ask AI）
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「Deep Learning Book Companion Videos」は、ディープラーニング（深層学習）に関する書籍「Deep Learning」の補完動画コンテンツです。以下は、このコンパニオンビデオに関する評価記事です。

「Deep Learning Book Companion Videos」は、ディープラーニングに関心のある学生や研究者、データサイエンティストに向けた価値のあるリソースです。以下は、このコンパニオンビデオの特徴と評価点です。

- **「Deep Learning」書籍の補完:** このコンパニオンビデオは、有名なディープラーニング書籍「Deep Learning」（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville著）の内容を補完するものであり、書籍の理論的な内容をビジュアルで解説します。

- **豊富なビデオコンテンツ:** コンパニオンビデオには多くのビデオが含まれており、ディープラーニングの基本原則から発展的なトピックに至るまで、幅広いトピックがカバーされています。

- **ビジュアルな説明:** ビデオはビジュアル要素を活用してディープラーニングの概念を説明し、理解しやすくしています。アニメーション、グラフ、実演などが使用されています。

- **実践的なデモ:** コンパニオンビデオには実践的なディープラーニングのデモンストレーションも含まれており、学習者は実際のプロジェクトに応用する方法を学びます。

- **理論と実践の結びつき:** ビデオは理論的な側面と実践的なアプローチを結びつけており、ディープラーニングの基礎から実際のアルゴリズムの実装までをカバーしています。

- **自己学習と共有:** これらのビデオコンテンツはオンラインで無料で利用可能であり、誰でもアクセスして学習を始めることができます。また、ディープラーニングのコミュニティと共有するのに適しています。

総括すると、「Deep Learning Book Companion Videos」は、ディープラーニングに関する理解を深め、スキルを向上させるための優れたリソースです。ビジュアルな説明と実践的なデモにより、ディープラーニングの複雑な概念をわかりやすく伝えています。学習者は理論と実践を結びつけ、ディープラーニングの応用に自信を持つことができます。

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Chapter 2 Linear Algebra presented by Gavin Crooks：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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  引用元：
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#### Linear Algebra presented by Gavin Crooks

Gavin CrooksのChapter 2のビデオは、線形代数の基本的な概念から応用まで包括的に説明されており、深層学習の基礎を理解するのに役立ちます。

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1. **線形代数の基本**:
- 線形代数は、ディープラーニングと機械学習において重要な数学の一部であり、ベクトル、行列、テンソルなどの基本的な概念に焦点を当てています。
- ベクトルと行列の表現方法、基本的な演算、および行列の転置について学びました。

2. **行列演算**:
- 行列の加算、減算、スカラー倍などの演算について学習しました。これらの演算は、ニューラルネットワークの数学的モデル化に使用されます。
- 行列積（行列の掛け算）についての詳細な説明がありました。行列積は、ニューラルネットワークの重要な部分であり、重みの更新などに使用されます。

3. **行列の転置と逆行列**:
- 行列の転置と逆行列について学びました。行列の転置は行と列を入れ替える操作であり、逆行列は行列の逆数に相当します。
- 逆行列が存在する条件や、逆行列を求める方法について理解しました。

4. **線形方程式と固有値**:
- 線形方程式の解について学び、行列の列ベクトルの線形結合として表現できることを理解しました。
- 固有値と固有ベクトルの概念について学び、行列の特性を解析する方法について理解しました。

5. **線形代数の応用**:
- 線形代数の知識は、画像処理、特徴抽出、次元削減、データ圧縮など、多くの機械学習タスクに応用できます。
- また、線形代数はニューラルネットワークの理解や実装にも不可欠であり、深層学習の基盤となる要素であることが強調されました。
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Chapter 3 Probability presented by Pierre Dueck：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### Probability presented by Pierre Dueck

「Deep Learning Chapter 3 Probability presented by Pierre Dueck」は、深層学習の基礎である確率に焦点を当てた講義です。

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1. **確率の基本概念**:
- 講義はまず、確率の基本的な概念からスタートしました。確率は不確実性を数学的に扱うためのツールであり、事象が起こる確率を表します。
- 確率の尺度、確率の公理、および条件付き確率についての説明が行われました。

2. **確率変数と確率分布**:
- 続いて、確率変数と確率分布に焦点を当てました。確率変数は、ある事象の結果を表す変数であり、確率分布はその変数の取りうる値とそれに対応する確率の分布を示します。
- 離散確率分布（例: ベルヌーイ分布）、連続確率分布（例: 正規分布）など、異なる確率分布の例が紹介されました。

3. **期待値と分散**:
- 期待値と分散は、確率分布の中心傾向とばらつきを示す重要な統計量です。期待値は平均値を表し、分散はデータの散らばり具合を示します。
- 期待値と分散の計算方法および性質について説明がありました。

4. **ベイズの定理**:
- ベイズの定理は、事後確率を計算するための重要なツールです。ベイズの定理を用いることで、事前情報と新たな証拠を組み合わせて事後確率を求めることができます。
- ベイズの定理の基本的な式とその応用例について説明がありました。

5. **確率分布の推定**:
- 確率分布のパラメータをデータから推定する方法について学習しました。最尤推定法やベイズ推定法などが紹介されました。
- パラメータ推定の際に確率密度関数を最大化する手法や、尤度関数の概念について理解が深まりました。

6. **確率と機械学習**:
- 最後に、確率が機械学習にどのように関連しているかについて説明がありました。確率は不確実性を扱う際に重要なツールであり、ベイズ推定や確率的モデルに応用されます。
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Chapter 3 Information Theory presented by Yaroslav Bulatov：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### Information Theory presented by Yaroslav Bulatov

この講義は情報理論の基本的な概念とその機械学習への応用について詳細に説明しています。

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1. **情報理論の基本概念**:
- 講義は情報理論の基本から始まり、情報の測定や伝送に関する概念について説明しました。
- ビット（bit）という単位で情報を表現し、情報の量を測る方法について学びました。

2. **情報エントロピー**:
- シャノンの情報エントロピーについて学習しました。情報の不確実性や予測の難しさを表す尺度で、確率分布に基づいて計算されます。
- 情報エントロピーが低いほど、情報が予測しやすく、高いほど不確実性が高いことを理解しました。

3. **相対エントロピーとKLダイバージェンス**:
- 相対エントロピー（Kullback-Leiblerダイバージェンス）について学びました。これは2つの確率分布間の違いを測定する指標で、異なる分布がどれだけ異なるかを示します。
- KLダイバージェンスの計算方法とその性質に焦点を当てました。

4. **クロスエントロピー**:
- クロスエントロピーは、情報理論の概念として重要な要素です。2つの確率分布間での情報の転送を表します。
- クロスエントロピーの定義や用途について学びました。

5. **相互情報量**:
- 相互情報量は、2つの確率分布がどれだけ互いに依存しているかを示す指標です。高い相互情報量は、2つの事象が密接に関連していることを示します。
- 相互情報量の計算方法と解釈について学びました。

6. **情報理論と機械学習**:
- 最後に、情報理論が機械学習にどのように関連しているかについて議論しました。情報理論は、確率モデルやベイズ統計学に応用され、モデルの評価や情報の圧縮などに役立ちます。
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none     Link：no title   4月9日
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