【機械学習他】【短期】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|**[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/>126|
|2|**[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|
|3|**[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/>103|
|4|**[【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/>55|
|5|**[作って理解する Transformer / Attention](c91497522be27bde17ce)**|halhorn|18/12/04<br/>18/12/05|1162<br/>88|
|6|**[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|
|7|**[【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/>43|
|8|**[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/>50|
|9|**[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/>61|
|10|**[【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/>48|
|11|**[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/>80|
|12|**[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/>56|
|13|**[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/>45|
|14|**[Python初学者のためのPandas100本ノック](bd5fad9a334f4f5be51c)**|kunishou|20/09/25<br/>21/05/11|1094<br/>34|
|15|**[Variational Autoencoder徹底解説](b029d697e9995d93aa24)**|kenmatsu4|17/07/19<br/>17/08/01|1108<br/>45|
|16|**[わかるLSTM ～ 最近の動向と共に](21b82be280b46f467d1b)**|t\_Signull|15/12/14<br/>16/06/17|2221<br/>41|
|17|**[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/>15|
|18|**[LSTMネットワークの概要](89cd7b69a8a6239d67ca)**|KojiOhki|16/01/08<br/>17/12/10|1362<br/>49|
|19|**[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/>42|
|20|**[【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/>21|
|21|**[図で理解するTransformer](b3e4428f63f708db37b7)**|birdwatcher|21/03/13<br/>21/05/24|443<br/>34|
|22|**[統計検定 1 級に合格する方法](089b8443305df047b44e)**|drken|18/02/19<br/>21/01/24|991<br/>38|
|23|**[待ってました CUDA on WSL 2](ee864abd74f95fea1efa)**|ksasaki|20/06/18<br/>21/07/30|585<br/>56|
|24|**[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/>20|
|25|**[【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/>32|
|26|**[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/>30|
|27|**[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/>70|
|28|**[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/>31|
|29|**[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/>38|
|30|**[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/>10|
|31|**[Convolutional Neural Networkとは何なのか](5fd55fad152231d706c2)**|icoxfog417|16/02/16<br/>19/10/27|1428<br/>35|
|32|**[機械学習による株価予想の十八手](69c27890b8e0dd4df567)**|heegle|21/06/20<br/>21/07/22|324<br/>324|
|33|**[EMアルゴリズム徹底解説](59ea3e5dfa3d4c161efb)**|kenmatsu4|17/12/18<br/>17/12/30|904<br/>34|
|34|**[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/>26|
|35|**[ゼロからDeepまで学ぶ強化学習](242439ecd1a477ece312)**|icoxfog417|16/06/07<br/>17/06/06|2984<br/>28|
|36|**[[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/>32|
|37|**[【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/>47|
|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/>29|
|39|**[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/>54|
|40|**[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/>34|
|41|**[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/>17|
|42|**[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/>20|
|43|**[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/>30|
|44|**[【日本語モデル付き】2021年に自然言語処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル](a9af64ff641f0bbfed44)**|sonoisa|21/04/03<br/>21/05/02|339<br/>41|
|45|**[【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/>31|
|46|**[XGBoost論文を丁寧に解説する(1)](aad60f25485a4595b5c8)**|triwave33|19/08/08<br/>21/01/29|647<br/>32|
|47|**[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/>17|
|48|**[pytorch超入門](1fd1d5c3532b174720cd)**|miyamotok0105|17/03/12<br/>21/02/07|644<br/>42|
|49|**[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/>19|
|50|**[「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/>7|
|51|**[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/>11|
|52|**[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/>9|
|53|**[代表的な機械学習手法一覧](b3fd1ec7f9b68ab6dfe2)**|tomomoto|16/10/25<br/>17/02/18|1648<br/>18|
|54|**[【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/>40|
|55|**[無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本](3bbe4c769b4b8bbfcbc5)**|s-yonekura|21/01/24<br/>21/01/25|596<br/>23|
|56|**[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/>18|
|57|**[カルマンフィルタってなに？](740ac7e9b549eee4cc04)**|IshitaTakeshi|17/01/13<br/>19/12/11|582<br/>28|
|58|**[【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/>14|
|59|**[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/>15|
|60|**[統計学研究者からみての企業でのデータ分析](47178466f76a8c4f71e4)**|s-yonekura|21/03/31<br/>21/04/01|338<br/>42|
|61|**[「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/>7|
|62|**[【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/>26|
|63|**[【GIF】初心者のためのCNNからバッチノーマライゼーションとその仲間たちまでの解説](01855ff13cc6d3720ea4)**|omiita|19/12/15<br/>19/12/17|224<br/>37|
|64|**[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/>30|
|65|**[絵で理解するWord2vecの仕組み](11b388575a058dc8a46a)**|Hironsan|16/12/10<br/>16/12/10|885<br/>26|
|66|**[Kaggleコード遺産](d59b2fb7142ec7e270a5)**|kaggle\_master-arai-san|19/12/12<br/>19/12/12|427<br/>15|
|67|**[【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/>14|
|68|**[カルマンフィルターについて](7cdc99ba444cdbd4e880)**|s-yonekura|21/06/28<br/>21/07/16|126<br/>126|
|69|**[GNNまとめ(1): GCNの導入](d27b8f13f7e9232a4ae5)**|shionhonda|19/02/23<br/>20/06/25|489<br/>24|
|70|**[未経験からデータ分析を仕事にするまでに役に立った教材をまとめていく](02cb705181a681bea0d5)**|hnakano863|21/07/13<br/>21/07/13|156<br/>156|
|71|**[バイバイ Python。 ハロー Julia！](7d4e295964ebb6e92de4)**|baby-degu|20/08/02<br/>21/02/10|569<br/>9|
|72|**[活性化関数一覧 (2020)](73cd401afd463a78115a)**|kuroitu|20/05/30<br/>21/03/25|447<br/>19|
|73|**[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/>26|
|74|**[【初学者必見】 CNN の過去のモデルから紐解いて学ぶと理解が深まった話](4f90f149737b5c012038)**|kazuki\_kkgk|21/02/12<br/>21/02/24|213<br/>14|
|75|**[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/>8|
|76|**[Kaggle脱初心者のための「Titanicコンペの先」講座](896d05ed9689f4b24347)**|Shun\_PI|19/12/11<br/>20/01/16|239<br/>27|
|77|**[【初心者向け】無料でPythonの基本文法を5時間で学ぼう！](b97b2178b4d10abe0adb)**|AI\_Academy|19/11/18<br/>19/11/18|651<br/>18|
|78|**[【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/>6|
|79|**[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/>14|
|80|**[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/>15|
|81|**[機械学習で「分からん！」となりがちな正則化の図を分かりやすく解説](784f0640004be4eefc51)**|c60evaporator|21/05/23<br/>21/08/09|196<br/>196|
|82|**[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/>11|
|83|**[完全に理解するアフィン変換](c133e2e10c261b8646bf)**|koshian2|19/02/10<br/>19/02/13|406<br/>18|
|84|**[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/>13|
|85|**[誤差逆伝播法のノート](04814a13c9ea84978a4c)**|Ugo-Nama|15/08/30<br/>16/12/26|872<br/>21|
|86|**[「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/>22|
|87|**[[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/>6|
|88|**[実践Pytorch](857df46bb6cdc3047bd8)**|perrying|17/03/29<br/>19/07/16|448<br/>6|
|89|**[【2019年版】自然言語処理の代表的なモデル・アルゴリズム時系列まとめ](14b8f10b0ee98aa181b7)**|LeftLetter|19/09/09<br/>20/07/06|295<br/>21|
|90|**[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/>1|
|91|**[Shapを用いた機械学習モデルの解釈説明](cde01198552eda9146b7)**|shin\_mura|19/03/08<br/>19/03/11|259<br/>22|
|92|**[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/>21|
|93|**[MobileNet(v1,v2,v3)を簡単に解説してみた](77dadd5a7b16a104df83)**|omiita|19/10/28<br/>20/09/09|228<br/>18|
|94|**[【Python】Word2Vecの使い方](93b64768494f971edf86)**|kenta1984|17/12/18<br/>20/09/07|418<br/>12|
|95|**[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/>8|
|96|**[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/>23|
|97|**[メルアイコン変換器を作った話](4bc42fa36203c13fe2d3)**|zassou65535|20/11/25<br/>21/04/05|356<br/>9|
|98|**[【PyTorch】BERTの使い方 - 日本語pre-trained modelsをfine tuningして分類問題を解く](7f3a5d859a15b20657f3)**|kenta1984|20/01/18<br/>20/10/15|203<br/>25|
|99|**[【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/>8|
|100|**[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/>8|
[^1]: 1行目が総数。2行目が直近3ヵ月。