論文を基に1-D CNN・転移学習・ECGデータ処理法を実装法を中心に学ぶ。AbstractECG Heartbeat Classification: A Deep Transferable

8/3(火)の勉強会にて、自然言語処理100本ノックの第1章「準備運動」をやってみる。 https://nlp100.github.io/ja/ch01.html 00. 文字列の逆順 文字列”str

初めに NLP100本ノックの問題と解説（と試行錯誤）がまとまっています。自分で取り組む際の参考になればと思います。

第8章: ニューラルネット第6章で取り組んだニュース記事のカテゴリ分類を題材として，ニューラルネットワークでカテゴリ分類モデルを実装する．なお，この章ではPyTorch, TensorFlow, C

第7章: 単語ベクトル単語の意味を実ベクトルで表現する単語ベクトル（単語埋め込み）に関して，以下の処理を行うプログラムを作成せよ．60. 単語ベクトルの読み込みと表示Google Newsデータ

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第6章: 機械学習データの入手・整形特徴量抽出学習予測正解率の計測混同行列の作成適合率，再現率，F1スコアの計測特徴量の重みの確認正則化パラメータの変更ハイパーパラメータの探索

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予測モデルの評価指標に関して、最適化も含め学ぶ。 回帰問題（Regression）に使われる評価指標 MSE, RMSE, R-squared MAE (R)MSPE, MAPE (R)MSLE

畳み込みニューラルネットワークの推論過程の解釈法をCheXNetを例に学ぶ。 CheXNetとは 概要 CheXNet article 主旨：2017年に公表された、NIHの公開している14疾患の

決定木系モデルを一通り学ぶ。 1 決定木のアルゴリズム 決定木は、予測値の解釈性に優れている点で魅力的なモデルである。一連の質問に基づいて決断を下すという方法を繰り返すことでデータを分類する。