Toshihiro Mishiba

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機械学習・ディープラーニングの各モデル・アルゴリズム（以下一覧）を学ぶために、一から実装した。モデルは一般的な教示あり学習の予想モデルから画像処理・分析、自然言語処理、教示なし学習までを一通り実装することで各モデルの仕組みや実装方法、モデルを応用先を習得した。また、最近の動向として、論文解読や実際に実装して動かすことも実施した。
「モデル」
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・SVM
・決定木
・クラスタリング
・アンサンブル学習（ブレンディング、スタッキング）
・ニューラルネットワーク
・CNN
・RNN
・LSTM
・Seq2Seq
・物体検知モデルの論文実装（YOLO）
・セグメンテーション

機械学習・ディープラーニングのアルゴリズム実装

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