AIcia Solid Projectの、リンクまとめ「深層学習」「ベイズ統計」「関数（softmax、logistic sigmoid）」



AIcia Solid Projectの、
リンクまとめ
「深層学習」「ベイズ統計」「関数（softmax、logistic sigmoid）」
「自然言語処理」「因子分析」「時系列分析」

#深層学習

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|32|【深層学習】BERT - 実務家必修。実務で超応用されまくっている自然言語処理モデル【ディープラーニングの世界vol.32】#110 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=IaTCGRL41_k&t=7s|
|31|【深層学習】GPT - 伝説の始まり。事前学習とファインチューニングによるパラダイムシフト【ディープラーニングの世界vol.31】#109 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=wDXPXgn5hX4|
|30|【深層学習】ELMo - 複数粒度の文脈情報を持つ単語ベクトルで広範囲のタスク性能改善【ディープラーニングの世界vol.30】#108 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=hMrOcH5dcGM|
|29|【深層学習】忙しい人のための Transformer と Multi-Head Attention【ディープラーニングの世界 vol.29 】#107 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=FFoLqib6u-0&t=175s|
|28|【深層学習】Transformer - Multi-Head Attentionを理解してやろうじゃないの【ディープラーニングの世界vol.28】#106 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=50XvMaWhiTY|
|27|【深層学習】SCDV - 文章ベクトルをソフトクラスタとスパース化で精度アップ！【ディープラーニングの世界 vol. 27】#104 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=gnnnB3gd_0U|
|26|【深層学習】GNMT - Google翻訳の中身を解説！(2016)【ディープラーニングの世界 vol. 26】#103 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=AByKltWQMl8|
|25|【深層学習】fasttext - 単語の内部構造を利用した版 word2vec 【ディープラーニングの世界 vol. 25】#097 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=3YUq_wTOo68|
|24|【深層学習】Attention - 全領域に応用され最高精度を叩き出す注意機構の仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 24】#095 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=bPdyuIebXWM|
|23|【深層学習】doc2vec - 文章の意味を機械が理解する仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 23】#093 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=lJocgM6Pa18&t=39s|
|22|【深層学習】word2vec の数理 - なぜ単語の計算が可能なのか【ディープラーニングの世界 vol. 22】#090 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=jlmt4nY0-o0|
|21|【深層学習】word2vec - 単語の意味を機械が理解する仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 21】#089 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=0CXCqxQAKKQ|
|20|【深層学習】RNNLM - 自然言語処理に革命を起こした RNN について【ディープラーニングの世界 vol. 20】#087 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=__-vWa8jyVc|
|19|【深層学習】SENet - 「圧縮興奮機構」による性能向上【ディープラーニングの世界 vol. 19】#082 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=vDL3Ivtef0U|
|18|【深層学習】 CNN 紹介 "Xception" 大胆仮説でパラメタ削減と汎化を達成【ディープラーニングの世界 vol. 18】#081 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=9KOb-_oy45g|
|17|【深層学習】 CNN 紹介 "ResNet" 言わずとしれた CNN の標準技術が登場！【ディープラーニングの世界 vol. 17】#080 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=WslQrSO94qE|
|16|【深層学習】 CNN 紹介 "VGGNet" シンプルで強い転移学習の味方【ディープラーニングの世界 vol. 16】#079 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=IANRZujgLT8|
|15|【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=p-SflGf3m2Y|
|14|【深層学習】CNN紹介 "AlexNet" 2012年に登場し、画像処理に革命を起こしたモデル【ディープラーニングの世界 vol. 14 】 #077 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=KebUnMbOGU8|
|13|【深層学習】CNN紹介 "LeNet" 1990年代に活躍したCNN【ディープラーニングの世界 vol. 13 】 #076 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=-tWolA2WvFI|
|12|【深層学習】bi-LSTM - 前後の文脈を利用する Recurrent layer【ディープラーニングの世界 vol. 12 】 #070 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=O1PCh_aaprE|
|11|【深層学習】LSTM - RNN に記憶をもたせる試みその2【ディープラーニングの世界 vol. 11 】 #067 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=oxygME2UBFc|
|10|【深層学習】GRU - RNN に記憶をもたせる試みその1【ディープラーニングの世界 vol. 10 】 #066 #VRアカデミア #DeepLearning #GatedRecurrentUnit|https://www.youtube.com/watch?v=K8ktkhAEuLM|
|9|【深層学習】RNN の3通りの使い方 - RNN の混乱ポイントを倒す！【ディープラーニングの世界 vol. 9 】 #064 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=IcCIu5Gx6uA|
|8|【深層学習】RNN の意味を徹底解説！【ディープラーニングの世界 vol. 8 】 #062 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=NJdrYvYgaPM|
|7|【深層学習】CNN 実装してみた【ディープラーニングの世界 vol. 7 】 #059 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=GsofrxoAsow|
|6|【深層学習】プーリング層 - シンプルだけど大きな役割を担う層【ディープラーニングの世界 vol. 6 】 #058 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=MLixg9K6oeU|
|5|【深層学習】畳み込み層の本当の意味、あなたは説明できますか？【ディープラーニングの世界 vol. 5 】 #057 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=vU-JfZNBdYU|
|4|【深層学習】全結合層 - それはいちばん大事な部品のお話【ディープラーニングの世界 vol. 4 】 #055 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=FYDJ439Va_Y|
|3|【深層学習】関数 - なぜ「深さ」が AI を生み出しているのか？【ディープラーニングの世界 vol. 3 】 #054 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=Mw4j4yPsFtg|
|2|【深層学習】学習 - なぜ必要なのか？何をするのか？【ディープラーニングの世界 vol. 2 】 #052 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=RLlTmbyJORM|
|1|【深層学習】ディープラーニングとは関数近似器である【ディープラーニングの世界 vol. 1 】 #050 #VRアカデミア #DeepLearning|https://www.youtube.com/watch?v=SyWwoMpP_P4|


#ベイズ統計
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|6|【ベイズ統計⑥】最終回！階層ベイズとMCMC【してやんよ】 #VRアカデミア #021|https://www.youtube.com/watch?v=UjhB_qL0eLY|
|5|【ベイズ統計⑤】ベイズの定理とベイズ統計の気持ち【ベイズってるー？】 #VRアカデミア #020|https://www.youtube.com/watch?v=dfrZ0cBjPbs|
|4|【ベイズ統計④】ベイズ推定の気持ちと、指数型分布族と、共役事前分布【本気の解説】 #VRアカデミア #017|https://www.youtube.com/watch?v=S9sDKg5hWsk|
|3|【ベイズ統計その③】宇宙一わかりやすいベイズ推定【本気の解説】 #VRアカデミア #016|https://www.youtube.com/watch?v=I3le5FVPcnw|
|2|【ベイズ統計その②】この推定、もっとももっともらしいってよ…！【最尤推定のお話だよ！】 #VRアカデミア #015|https://www.youtube.com/watch?v=5iSZqYh9wOs|
|1|【ベイズ統計その①】条件付き確率と Bayes の定理【時間の流れを意識せよ！】 #VRアカデミア #014|https://www.youtube.com/watch?v=mX_NpDD7wwg|


#自然言語処理
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|4|【自然言語処理】BLEU - 定義は？どういう意味？何で利用されてるの？【機械翻訳の評価指標】#105 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=aZJAizFSTWg|
|3|【自然言語処理】Elasticsearch 徹底解説 - スコアリングのロジックについて【Elasticsearch への道③】#086 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=V7WVdlUSOco|
|2|【自然言語処理】BM25 - tf-idfの進化系の実践類似度分析【Elasticsearch への道②】#085 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=_HSOX0oh2ns|
|1|【自然言語処理】tf-idf 単語の情報量を加味した類似度分析【Elasticsearch への道①】#084 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=nsEbfO3U2pY|


#関数
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|2|【機械学習に取り組むあなたにささげる】softmax function について語るよ！【関数がたり】 #VRアカデミア #011|https://www.youtube.com/watch?v=5CwLT-IQB9E|
|1|【あなたはS？】logistic sigmoid function について語るよ！【関数語り】 #VRアカデミア #010|https://www.youtube.com/watch?v=gVZ5qCoRxgo|


#因子分析

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|3|【因子分析】プロマックス回転 - 使い方から数式と原理まで解説【プロマックスを過激化させたの斜交回転】 #092 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=HHpwG5vUskg|
|2|【因子分析】バリマックス回転 - 使い方から数式と原理まで解説【分散最大化の直交回転】 #091 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=ZSZwYpGZSUU|
|1|【因子分析】因子の回転ってなんだ！？【新たな視点で因子をより深く理解する】 #088 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=vx9-4xJ-VRo|

#いろんな分析

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|7|【雰囲気をつかむ】階層ベイズモデリング - 構造を仮定して本質を推定する【いろんな分析 vol. 7 】 #065 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=DOnSapmaev4|
|6|【潜在変数の関係を探る】構造方程式モデリング - 実応用の豊富な基礎分析なのです【いろんな分析 vol. 6 】 #063 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=GCuT6NY4ins|
|5|【因果を利用した分析】ベイジアンネットワークで見る変数の因果関係【いろんな分析 vol. 5 】 #060 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=knCbMFQJXxY|
|4|【偽物の相関を見極めろ！】グラフィカルモデリングで変数の相関関係を把握する【いろんな分析 vol. 4 】 #056 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=hh_KPDZ1D2Y|
|3|【もう二度と迷わない】因子分析と主成分分析は何が違うの？【いろんな分析 vol. 3 】 #053 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=M6wCZCv28EQ|
|2|【相関で情報を圧縮】主成分分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 2 】 #051 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=mMmTHoZKWTI|
|1|【相関から構造を推定】因子分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 1 】#049 #VRアカデミア|https://www.youtube.com/watch?v=ZJfytzsqI1o|


#時系列分析

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|5|【時系列分析⑤】インパルス応答関数を用いて時系列データの関係を定量的に求める #VRアカデミア #038|https://www.youtube.com/watch?v=e3bcZQzSuIc|
|4|【時系列分析④】VAR過程と因果について【Granger 因果検定】 #VRアカデミア #036|https://www.youtube.com/watch?v=fTql4nO8Dnw|
|3|【時系列分析③】ARMA過程と誤差項の意味【ついに時系列の始まり！】 #VRアカデミア #033|https://www.youtube.com/watch?v=Ja7OZzu1s7w|
|2|【時系列分析②】漸化式と線型代数その2 ~固有値、固有ベクトル、対角化を攻略！~【めざせ線型代数マスター！】 #VRアカデミア #024|https://www.youtube.com/watch?v=P_204LIcsFk|
|1|【時系列分析①】漸化式と線型代数その1【特性方程式の謎を解く！】 #VRアカデミア #023|https://www.youtube.com/watch?v=d0EGcXZlpJ4|