ML4Aもくもく会　やることのヒント

もくもく会で何をしたら良いのか迷ったときにヒントになるような情報を書いてみました。

#機械学習の基本的な概念を知る
- [ディープラーニング入門のための入門 その1 - studylog/北の雲](http://studylog.hateblo.jp/entry/2015/08/27/225017)
	- 学習できること
		- ベクトル
		- モデル
		- Chainerの簡単なプログラム
- [知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita](http://qiita.com/jabba/items/2ddd0b8fb855febb4d43#tensorflow%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%ABmacos%E7%B7%A8)
	- 学習できること
		- 回帰
		- 分類

#Neural Network
##ニューラルネットワークについて知る
[Neural networks and deep learning(邦訳)](http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html)

##ビジュアライズ
Neural Networkがどのように結果に作用しているのかを大変わかりやすく可視化しているサイトです。うずまきを分類できるでしょうか?w
[A Neural Network Playground](http://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-plane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.24836&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification)

##Neuronから数式へ
巨大なPDFですがいろいろ書いてあります :pray: 
[Neural+TensorFlow.pdf - Google ドライブ](https://drive.google.com/file/d/0B04ol8GVySUubjVsUDdXc0hla00/view)

- ニューロン発火
	- スライド32枚目~
	- ニューロンの機構をコンピュータが真似するとなぜ扱いやすいのか
- Activator, Softmax
	- スライド65枚目~
	- sigmoid(logistic関数),ReLU,tanh,softmaxについて解説
- パラメータの最適化
	- スライド80枚目~
	- Backpropagation,Loss Function,Gradient Descentの解説
- TensorFlow
	- スライド129枚目~
	- TensorFlowで実装の解説

##畳み込みニューラルネットワーク
[Theano で Deep Learning <3> : 畳み込みニューラルネットワーク - StatsFragments](http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/12/07/203048)

##分類(Classification)をPythonで学ぶ
[notebooks/classification.ipynb at master · chezou/notebooks](https://github.com/chezou/notebooks/blob/master/classification.ipynb)

#フレームワーク
##インストール
Qiitaなどで「フレームワーク名 インストール」で調べましょう。

##TensorFlow
[TensorFlow -- an Open Source Software Library for Machine Intelligence](https://www.tensorflow.org/)
###install
[知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita](http://qiita.com/jabba/items/2ddd0b8fb855febb4d43#tensorflow%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%ABmacos%E7%B7%A8)

##Chainer
PFIが作っているフレームワークChainer。国産。
[Chainer: A flexible framework of neural networks](http://chainer.org/)
##Keras
Theano、TensorFlowを扱えるライブラリ。GoogleのDeep Learning担当者が作っている。最新のアルゴリズムがサンプルにある。
[Keras Documentation](http://keras.io/)


#Dataを探す
##Model Zoo
バークレーが提供しているCaffe modelと呼ばれるデータセット集。よくベンチマークとして使われる。
[Model Zoo · BVLC/caffe Wiki](https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo)

##Kaggle
世界中のデータサイエンティストが集まるコンペティションサイト。企業がDataSetを提供しています。
[Kaggle: The Home of Data Science](https://www.kaggle.com/)

##Internet Archive Book Images Flickr Stream
[無料で自由に利用できる歴史的画像1400万枚を公開するプロジェクト - GIGAZINE](http://gigazine.net/news/20140923-internet-archive-book-images-free/)

#言語別のヒント

##Python
###オンラインエディタ
オンラインでPythonをすぐに動かすことができます。

- [ブラウザでプログラミング・実行ができる「オンライン実行環境」| paiza.IO](https://paiza.io/projects/new)
- [repl.it - Python3](https://repl.it/languages/python3)
- [はじめるiPython notebook - Qiita](http://qiita.com/icoxfog417/items/175f69d06f4e590face9)

###scikit-learn
機械学習で用いるClassification,Regression,Clusteringを簡単に扱えるライブラリ。ニューラルネットを用いなくても多くことのことができる。

- [scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.17.1 documentation](http://scikit-learn.org/stable/)
- [scipy_2015_sklearn_tutorial/notebooks at master · amueller/scipy_2015_sklearn_tutorial](https://github.com/amueller/scipy_2015_sklearn_tutorial/tree/master/notebooks)
    - [Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録](http://aidiary.hatenablog.com/entry/20150810/1439205637)
- [「scikit」の検索結果 - Qiita](http://qiita.com/search?utf8=%E2%9C%93&sort=&q=scikit)

###Numpy
数値計算を行うライブラリ。

- [NumPy — Numpy](http://www.numpy.org/)
- [「NumPy」の検索結果 - Qiita](http://qiita.com/search?utf8=%E2%9C%93&sort=&q=NumPy)

##OpenFrameWorks
この二人がいろいろ作っているので漁ってみるとよいかも。

- [kylemcdonald (Kyle McDonald)](https://github.com/kylemcdonald)
- [genekogan (Gene Kogan)](https://github.com/genekogan)

###ofxLearn
- [genekogan/ofxLearn: General-purpose machine learning library for openFrameworks, supporting classification, regression, and clustering tasks](https://github.com/genekogan/ofxLearn)

##Processing
調査中 :weary: 

##Javascript
- [ウェブで実行できるJavascript製ニューラルネットワークのライブラリ - Qiita](http://qiita.com/naoyashiga/items/d5379a96eeae189135c6)

#Software
##Wekinator
[Kadenze](https://www.kadenze.com/courses/machine-learning-for-musicians-and-artists/info)で講座を持っているレベッカ先生が作ったツール。分類や回帰をGUI上で試すことができる。レベッカ先生はWekinatorを使ってジェスチャーで演奏する楽器を作ったりしている。

[Wekinator | Software for real-time, interactive machine learning](http://www.wekinator.org/)

#Advent Calendar
[人工知能 Advent Calendar 2015 - Qiita](http://qiita.com/advent-calendar/2015/ai)

#API
IBM Watson,Google Cloud Vision, Microsoft Computer Visionなど数多くのAPIがまとまっている神記事。

- [(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita](http://qiita.com/shngt/items/966799cc3f7c77a6fa17)

# オンライン学習サイト
##Coursera
BaiduのAndrew先生によるMachine Learningの講座。有志による日本語字幕もある。マジ感謝である :pray: :pray: :pray: 
[Machine Learning - Stanford University | Coursera](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)

##Kadenze
知的なレベッカ先生による講座。授業で時折出てくるデモでは、Gesture操作で演奏できる楽器が用いられる。Creative分野でどのようにMachine Learningが使えるのかヒントを与えてくれる授業。
[Machine Learning for Musicians and Artists | Kadenze](https://www.kadenze.com/courses/machine-learning-for-musicians-and-artists/info)

###tensorflowでCreativeアプリ制作
[Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow | Kadenze](https://www.kadenze.com/courses/creative-applications-of-deep-learning-with-tensorflow-i/info)

##MIT OpenCourseWare
MITがYoutubeに公開している授業。「Support Vector Machinesのアカデミックな説明を聞いてみたいぞ!」というような方におすすめかも。
[Artificial Intelligence | Electrical Engineering and Computer Science | MIT OpenCourseWare](http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/)

#論文 :pencil: 
##arXiv
ガチ勢に大人気のサイト :sunglasses: 
[arXiv.org e-Print archive](https://arxiv.org/)

##GitXiv
論文投稿サイトarXivに掲載された論文に関するGithubレポジトリがまとまっているサイト。最新のアルゴリズムのコードを読んでみたい方におすすめ。
[GitXiv](http://gitxiv.com/)

#インスピレーション :innocent: 
##Creative AI
Creative分野のAI事例を多数掲載。
[CreativeAI](http://www.creativeai.net/)

##Qiitaの記事
- [【随時更新】アート系のMachine Learning情報まとめ - Qiita](http://qiita.com/naoyashiga/items/35b2a66e7fdb6f2503fe)
- [人工知能が作った画像?! 誰かに話したくなるディープラーニング事例まとめ - Qiita](http://qiita.com/naoyashiga/items/8f20716810521cf257d8)

##すごい人
##Quora
- [Yann LeCun's answer to What are your recommendations for self-studying machine learning? - Quora](https://www.quora.com/What-are-your-recommendations-for-self-studying-machine-learning/answer/Yann-LeCun)
	- Director of AI Research at Facebook and Professor at NYU
- [François Chollet - Session on Aug 16, 2016 - Quora](https://www.quora.com/session/Fran%C3%A7ois-Chollet/1)
	- Keras作者

###Alex
データセット作ったりしてかなり貢献してる。
[Alex J. Champandard(@alexjc)さん | Twitter](https://twitter.com/alexjc)

###Gene Kogan
oF,Processing,P5.jsのコントリビュータでMachine Learningでかっこいいものをつくっている。
[Gene Kogan](http://www.genekogan.com/)

###Kyle McDonald
neural walkなどいろいろ作っておられる。神的存在。

- [Kyle McDonald](http://kylemcdonald.net/)
- [Flying Tokyo organized by Daito Manabe(Rhizomatiks Research)](http://www.rzm-research.com/flyingtokyo_16/)
	- daito manabe, kyle macdonaldの作品が掲載

#質問
質問はご自由に。:raising_hand: 
##Slack
[Join Machine Learning For Artists on Slack!](https://ml4artists.herokuapp.com/)

##Facebook
[Facebook Group](https://www.facebook.com/groups/machine.learning.for.artists/)