Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体のまとめ

なかじ @nakaji

Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 connpass.com/event/96396/ #GDGShikoku

鎌玉 大 @kamatamadai

【8/25(土)愛媛】Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 GDGShikoku (Google Developer Group Shikoku) connpass.com/event/96396/ "Google Colaboratoryと用意されたサンプルプログラムでAIの基礎と正体を学びます"

GDG Shikoku @GDGShikoku

今週末、土曜日に開催します！今の所参加者少なめなので講師に質問し放題ですね　connpass.com/event/96396/

Takashi SASAKI 佐々木隆志 @TakashiSasaki

Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体に参加を申し込みました！ connpass.com/event/96396/?u… #GDGShikoku

おかゆ @__okayu

@kouji1110 これいかん？　Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 connpass.com/event/96396/ #GDGShikoku

かねひさ @xnpo

Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 connpass.com/event/96396/ #GDGShikoku

Takashi SASAKI 佐々木隆志 @TakashiSasaki

いま巷というかマスコミで知能と呼ばれているものの正体が分かれば、正しく期待したり、正しくガッカリしたり、正しくビビったりできる。「Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体」 twitter.com/GDGShikoku/sta…

mao@おふっちの人 @rivarten

Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 に参加を申し込みました！ connpass.com/event/96396/?u… #GDGShikoku

dialog_dialog @rin_kun_kun

Google Colaboratoryで学ぶAIの基礎と正体 に参加を申し込みました！ connpass.com/event/96396/?u… #GDGShikoku

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I'm at 愛媛大学 総合情報メディアセンター in 松山市, 愛媛県 w/ @takashisasaki swarmapp.com/c/0yGcik6Vm7T

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学習 of 機械学習

(＃＾ω＾)らむさら @ramusara

はじまりました〜　#gdgshikoku pic.twitter.com/RualZHQ67t

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github.com/scikit-learn/s… #gdgshikoku

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Spurious relationship, Spurious correlation

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seaborn.heatmap — seaborn 0.9.0 documentation seaborn.pydata.org/generated/seab… #gdgshikoku

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Choosing the right estimator scikit-learn.org/stable/tutoria… #gdgshikoku

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scikit-learn Tutorials scikit-learn.org/stable/tutoria… #gdgshikoku

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Machine Learning coursera.org/learn/machine-… #gdgshikoku

dialog_dialog @rin_kun_kun

今日の勉強会めちゃおもしろかった。やっぱ専門的な知識持ってるひとらの話は聞いてて楽しいです。 connpass.com/event/96396/?u… #GDGShikoku

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Microsoft Azure Machine Learning のアルゴリズムの選択方法 docs.microsoft.com/ja-jp/azure/ma… #gdgshikoku

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Content-Based Classification of CAD Models with Supervised Learning pdfs.semanticscholar.org/19e2/739136a03… #gdgshikoku

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Using machine learning to identify CAD model features ai.stackexchange.com/questions/5011… #gdgshikoku

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A framework for similarity recognition of CAD models sciencedirect.com/science/articl… #gdgshikoku

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ぼんやりとですが、CADデータをそのまま突っ込むんじゃなくて、部品の種類とか加工方法の種類、長さ、方向（特徴）を前処理として数値化して、そこからMLに持っていくとそれなりの目的に近づけそうな感じですかね。#gdgshikoku

(＃＾ω＾)らむさら @ramusara

@kazweda 自分もそんな感じがしました。情報抜き出して何らかの法則性から振り分けたほうが良さそう？と思いました