【機械学習他】【長期】Qiitaの今読んでおくべき記事１００選【2021/8 更新停止】

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|1|**[典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～](a5e6fe22863b7992efdb)**|drken|17/09/01<br/>20/12/20|1797<br/>365|
|2|**[【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本](ae4df263f591e47528a6)**|aokikenichi|16/08/23<br/>21/08/02|1081<br/>213|
|3|**[深層学習界の大前提Transformerの論文解説！](07e69aef6c156d23c538)**|omiita|19/12/08<br/>20/08/03|1191<br/>754|
|4|**[アルゴリズムとは何か！？ ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～](f909b79ee03e679c7142)**|drken|18/04/19<br/>21/01/24|2214<br/>288|
|5|**[作って理解する Transformer / Attention](c91497522be27bde17ce)**|halhorn|18/12/04<br/>18/12/05|1162<br/>400|
|6|**[【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法](4da02cb056646ba43b9d)**|tani\_AI\_Academy|18/05/07<br/>20/07/25|2407<br/>240|
|7|**[わかるLSTM ～ 最近の動向と共に](21b82be280b46f467d1b)**|t\_Signull|15/12/14<br/>16/06/17|2221<br/>181|
|8|**[【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory](b3c60b10f7b25a0a5935)**|tomo\_makes|18/02/05<br/>19/11/16|1570<br/>127|
|9|**[物体検出についての歴史まとめ(1)](9770ee671ea27f2c81a9)**|mshinoda88|18/04/17<br/>21/01/14|823<br/>247|
|10|**[Variational Autoencoder徹底解説](b029d697e9995d93aa24)**|kenmatsu4|17/07/19<br/>17/08/01|1108<br/>215|
|11|**[LSTMネットワークの概要](89cd7b69a8a6239d67ca)**|KojiOhki|16/01/08<br/>17/12/10|1362<br/>211|
|12|**[画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針](adbbf445d357c924b8fc)**|icoxfog417|16/01/31<br/>20/03/14|3262<br/>163|
|13|**[Convolutional Neural Networkとは何なのか](5fd55fad152231d706c2)**|icoxfog417|16/02/16<br/>19/10/27|1428<br/>152|
|14|**[画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！](0049ade809c4817670d7)**|omiita|20/10/12<br/>21/05/03|1381<br/>1381|
|15|**[自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説](72998858efc19a368e50)**|omiita|20/05/03<br/>20/08/12|1017<br/>387|
|16|**[ゼロからDeepまで学ぶ強化学習](242439ecd1a477ece312)**|icoxfog417|16/06/07<br/>17/06/06|2984<br/>139|
|17|**[統計検定 1 級に合格する方法](089b8443305df047b44e)**|drken|18/02/19<br/>21/01/24|991<br/>221|
|18|**[機械学習／ディープラーニングにおけるバッチサイズ、イテレーション数、エポック数の決め方](bad75a37d552510e4682)**|kenta1984|18/09/21<br/>20/06/09|624<br/>238|
|19|**[【人類最難関の挑戦】サイゼリヤの間違い探しを現代技術を駆使し片面だけで解く（深層学習）](9f49dafc97b78869476f)**|grouse324|21/03/28<br/>21/03/28|1217<br/>1217|
|20|**[自然言語処理における前処理の種類とその威力](2466fe0f344115aff177)**|Hironsan|17/04/17<br/>17/04/18|1677<br/>162|
|21|**[数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路](218f2e3b922142550ef9)**|daxanya1|15/05/24<br/>16/10/06|5234<br/>125|
|22|**[EMアルゴリズム徹底解説](59ea3e5dfa3d4c161efb)**|kenmatsu4|17/12/18<br/>17/12/30|904<br/>143|
|23|**[[入門]初心者の初心者による初心者のための決定木分析](ef7495960f472ec14377)**|3000manJPY|17/12/01<br/>20/03/19|585<br/>154|
|24|**[機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説](ca7eb70e1508d2ba5359)**|c60evaporator|21/06/06<br/>21/07/13|886<br/>886|
|25|**[深層強化学習アルゴリズムまとめ](ec05aade07b5bea78081)**|shionhonda|18/09/19<br/>20/09/10|784<br/>180|
|26|**[AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ](c0e8a5e6b177bfe05e99)**|sugulu\_Ogawa\_ISID|20/05/04<br/>21/02/14|1373<br/>179|
|27|**[ディープラーニングの判断根拠を理解する手法](8689f943fd1225e24358)**|icoxfog417|17/09/06<br/>18/03/09|1661<br/>102|
|28|**[【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。](b28d1b3b3d291d0cc698)**|kenmatsu4|15/11/17<br/>15/12/02|1211<br/>116|
|29|**[代表的な機械学習手法一覧](b3fd1ec7f9b68ab6dfe2)**|tomomoto|16/10/25<br/>17/02/18|1648<br/>93|
|30|**[文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。](8ea0fc85577f0726f098)**|poly\_soft|16/07/23<br/>19/03/11|2246<br/>89|
|31|**[Python初学者のためのPandas100本ノック](bd5fad9a334f4f5be51c)**|kunishou|20/09/25<br/>21/05/11|1094<br/>1094|
|32|**[今さら聞けないGAN（1）　基本構造の理解](1890ccc71fab6cbca87e)**|triwave33|18/02/18<br/>19/04/12|681<br/>120|
|33|**[一から始める機械学習（機械学習概要）](42a40119d3d8e622edd2)**|taki\_tflare|17/08/11<br/>20/04/23|768<br/>98|
|34|**[ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる](334a8f3ef85bff081913)**|yossymura|19/11/08<br/>19/11/22|1737<br/>63|
|35|**[畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017)](7e93c454c9410c4b5427)**|yu4u|17/12/24<br/>19/05/20|838<br/>105|
|36|**[最新のRegion CNN(R-CNN)を用いた物体検出入門 ~物体検出とは? R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN~](8ff629a1516f7fd485f9)**|arutema47|18/09/17<br/>21/02/16|515<br/>143|
|37|**[2019年最強の画像認識モデルEfficientNet解説](83643f78baabfa210ab1)**|omiita|19/10/30<br/>20/04/21|591<br/>227|
|38|**[【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知](06d81c72601c7578c6d3)**|shinmura0|19/08/06<br/>21/03/10|1089<br/>161|
|39|**[待ってました CUDA on WSL 2](ee864abd74f95fea1efa)**|ksasaki|20/06/18<br/>21/07/30|585<br/>310|
|40|**[pytorch超入門](1fd1d5c3532b174720cd)**|miyamotok0105|17/03/12<br/>21/02/07|644<br/>122|
|41|**[カルマンフィルタってなに？](740ac7e9b549eee4cc04)**|IshitaTakeshi|17/01/13<br/>19/12/11|582<br/>127|
|42|**[【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン](44437b48706483ce9f30)**|masso|20/11/25<br/>21/03/29|1094<br/>1094|
|43|**[【入門者向け】機械学習の分類問題評価指標解説(正解率・適合率・再現率など)](be89a99c53586fa4e2e4)**|FukuharaYohei|19/02/28<br/>21/03/25|363<br/>186|
|44|**[絵で理解するWord2vecの仕組み](11b388575a058dc8a46a)**|Hironsan|16/12/10<br/>16/12/10|885<br/>94|
|45|**[Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く](8ffe2ffa6f020e09cfd3)**|Yuki\_Kaggler|21/06/21<br/>21/06/28|633<br/>633|
|46|**[引っ越しすることになったので機械学習を使って全力で自分の住む家を決めようとした話](24728936ee6f6674ae37)**|pao2|20/12/10<br/>20/12/10|1132<br/>1132|
|47|**[【保存版・初心者向け】Python 目的別チュートリアル](3edc5effeb386ae3caa9)**|tani\_AI\_Academy|18/11/12<br/>20/03/15|1020<br/>93|
|48|**[【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた](e3fc39f2e552f2355209)**|sugulu\_Ogawa\_ISID|17/09/22<br/>17/09/22|608<br/>100|
|49|**[実践Pytorch](857df46bb6cdc3047bd8)**|perrying|17/03/29<br/>19/07/16|448<br/>88|
|50|**[【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選](625915dc034a6993d521)**|tani\_AI\_Academy|18/10/27<br/>19/06/21|1043<br/>75|
|51|**[転移学習：機械学習の次のフロンティアへの招待](48cbf087dd22f1f8c6f4)**|icoxfog417|17/03/31<br/>17/06/25|1048<br/>65|
|52|**[「たけのこの里」を「きのこの山」に『正しく』自動で修正して差し上げるプログラム](a8c7ba2c53a70c88502e)**|honehoney|20/02/24<br/>20/10/08|1492<br/>30|
|53|**[誤差逆伝播法のノート](04814a13c9ea84978a4c)**|Ugo-Nama|15/08/30<br/>16/12/26|872<br/>86|
|54|**[無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~](73b748414567d27a9c52)**|KamikawaTakato|21/03/04<br/>21/05/20|680<br/>680|
|55|**[PyTorchでの学習・推論を高速化するコツ集](62f5f7adee083d96a587)**|sugulu\_Ogawa\_ISID|20/09/07<br/>20/09/10|526<br/>526|
|56|**[汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch)](4b74b5cce84f423b7125)**|Kosuke-Szk|18/11/01<br/>18/11/27|1014<br/>41|
|57|**[オレ プログラム ウゴカス   オマエ ゲンシジン ナル](f499e8707b36d0f570c4)**|Harusugi|19/02/12<br/>20/03/21|2200<br/>18|
|58|**[モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace](078054dfb5592cbb80cc)**|yu4u|19/03/05<br/>19/03/06|623<br/>113|
|59|**[GANについて概念から実装まで　～DCGANによるキルミーベイベー生成～](0093a68bfae0b0ff879d)**|taku-buntu|18/03/14<br/>21/07/12|548<br/>67|
|60|**[XGBoost論文を丁寧に解説する(1)](aad60f25485a4595b5c8)**|triwave33|19/08/08<br/>21/01/29|647<br/>146|
|61|**[【物体検出手法の歴史 : YOLOの紹介】](68dcda71e90321574a2b)**|cv\_carnavi|18/09/01<br/>21/02/11|347<br/>134|
|62|**[深層学習の最適化アルゴリズム](8ef6fa1e154d176e25b8)**|ZoneTsuyoshi|17/12/17<br/>19/11/30|368<br/>84|
|63|**[【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)](ab2208e21a2215f8dfad)**|tani\_AI\_Academy|19/03/23<br/>19/06/21|1318<br/>35|
|64|**[誤差逆伝播法をはじめからていねいに](50b55623c890564f1893)**|43x2|16/09/05<br/>16/09/05|529<br/>78|
|65|**[[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～](9cbb2860505a32059d89)**|zenonnp|18/07/11<br/>19/09/23|1068<br/>56|
|66|**[「募ってはいるが、募集はしていない」 人たちへ](0f811f15e569bf2539b8)**|omiita|20/02/18<br/>20/08/12|1263<br/>61|
|67|**[DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明](5eff79b59bce74fdca0d)**|ishizakiiii|18/01/20<br/>18/01/20|423<br/>104|
|68|**[図で理解するTransformer](b3e4428f63f708db37b7)**|birdwatcher|21/03/13<br/>21/05/24|443<br/>443|
|69|**[【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する](5d6f5860bb793e3b354a)**|tomo\_makes|18/06/30<br/>19/11/16|1472<br/>59|
|70|**[「ベクトルで微分・行列で微分」公式まとめ](8fe2483a3a72676eb96d)**|AnchorBlues|17/08/05<br/>19/07/23|352<br/>97|
|71|**[Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた](90dd8d79b12e10606299)**|ulwlu|19/04/10<br/>21/06/18|1798<br/>43|
|72|**[藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定](80b21422b15753a1c5a4)**|jyori112|17/06/25<br/>20/01/07|706<br/>81|
|73|**[【Python】Word2Vecの使い方](93b64768494f971edf86)**|kenta1984|17/12/18<br/>20/09/07|418<br/>102|
|74|**[GNNまとめ(1): GCNの導入](d27b8f13f7e9232a4ae5)**|shionhonda|19/02/23<br/>20/06/25|489<br/>117|
|75|**[「赤の他人」の対義語は「白い恋人」 これを自動生成したい物語](f21325ff62603e8664e6)**|youwht|18/05/06<br/>18/05/20|1983<br/>60|
|76|**[Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ](7e52f1e58d0ea6e7859c)**|taku910|17/04/06<br/>17/04/18|497<br/>63|
|77|**[Optimizer : 深層学習における勾配法について](1944c00415d129ca0ee9)**|tokkuman|16/08/19<br/>16/08/22|552<br/>42|
|78|**[Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！](f4fad6371747e718310e)**|omiita|20/08/30<br/>20/08/31|795<br/>795|
|79|**[機械学習のためのOpenCV入門](53e61496ad980c41a08e)**|icoxfog417|16/05/13<br/>16/05/23|817<br/>78|
|80|**[機械学習で精度が出ない時にやることまとめ](7e2842c7afba2407c49b)**|junichiro|17/01/10<br/>19/05/29|430<br/>71|
|81|**[k-meansの最適なクラスター数を調べる方法](11a10fde5bb47a2cf2c2)**|deaikei|16/08/07<br/>16/08/08|478<br/>73|
|82|**[線形な手法とカーネル法（回帰分析）](09a59036c8944fd563ff)**|wsuzume|17/12/06<br/>20/11/28|350<br/>81|
|83|**[2020年超盛り上がり！自己教師あり学習の最前線まとめ！](a7429ec42e4eef4b6a4d)**|omiita|20/12/01<br/>21/02/28|514<br/>514|
|84|**[東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話](e0f81a9cacc3e5f4fcd7)**|katsuki104|19/05/16<br/>19/05/16|1762<br/>35|
|85|**[完全に理解するアフィン変換](c133e2e10c261b8646bf)**|koshian2|19/02/10<br/>19/02/13|406<br/>88|
|86|**[脳死で覚えるkeras入門](5c6766d3e1c674d61425)**|wataoka|18/04/25<br/>21/04/26|409<br/>55|
|87|**[Feature Scalingはなぜ必要？](2a33c1ca925e4501e609)**|ttskng|18/08/08<br/>19/06/02|347<br/>71|
|88|**[【保存版】Udemy 350コース突破記念 講師に全力 リスペクト企画 オススメ コース紹介【入門者向け】](d3927bdaa68b02a42036)**|kurosawa\_kuro|18/08/15<br/>19/12/10|440<br/>30|
|89|**[機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話](6c54d82b3792925b8199)**|Mshimia|20/09/03<br/>21/06/19|654<br/>654|
|90|**[機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた](bae866695dfdd4a4b5b5)**|2ko2ko|17/06/21<br/>20/02/06|610<br/>55|
|91|**[機械学習による株価予測　いろはの”い”](25dc1c2559c61890a449)**|blog\_UKI|20/01/09<br/>20/01/09|633<br/>104|
|92|**[pyTorchのtransforms,Datasets,Dataloaderの説明と自作Datasetの作成と使用](2a512831878b8018db02)**|mathlive|19/09/24<br/>20/08/09|241<br/>151|
|93|**[機械学習のデータセットの重要性](b29fe079d359d531bf85)**|nonbiri15|16/06/15<br/>20/10/19|485<br/>57|
|94|**[正規分布間のKLダイバージェンス](9a473b5163d5655420e8)**|ceptree|17/08/31<br/>18/12/05|287<br/>80|
|95|**[画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る](e8c55bdca648f4877188)**|tomo\_20180402|18/06/22<br/>18/06/26|951<br/>79|
|96|**[PyTorch transforms/Dataset/DataLoaderの基本動作を確認する](e4c91c5d78059f92e76d)**|takurooo|19/01/08<br/>19/09/29|304<br/>78|
|97|**[Kaggleコード遺産](d59b2fb7142ec7e270a5)**|kaggle\_master-arai-san|19/12/12<br/>19/12/12|427<br/>120|
|98|**[【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory](f70fe48c428d3a61e131)**|tomo\_makes|18/01/21<br/>19/11/16|772<br/>44|
|99|**[機械学習超入門 ](d422019b52d973e0e28d)**|ishizakiiii|17/07/30<br/>18/02/22|479<br/>55|
|100|**[scikit-learn を用いた交差検証（Cross-validation）とハイパーパラメータのチューニング（grid search）](039d4271ed30490edf7b)**|tomov3|18/01/17<br/>19/07/29|297<br/>76|
[^1]: 1行目が総数。2行目が直近1年。