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データサイエンスにおいて「価値のある取り組み」を選定するのは困難を伴います。ここで「何が価値か？」を考え出すと泥沼にハマりがちなので、逆に明らかに価値のない例をいくつか挙げるほうがチェックリストとして機能しやすいと思っています。↓
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Diffusion modelsの数理的な基礎を理解したい方のための記事が出ています↓。
こちらの内容が難しい場合は、僕の「ベイズ深層学習」をお勧めします。理解に必要な基本は全て網羅されています。
arxiv.org/abs/2208.11970
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あえて何も言いません
令和の｢データサイエンティスト｣に必要な能力 toyokeizai.net/articles/-/639…
統計・機械学習・AIのブログ書いてます。主にベイズ学習をいじって遊んでいます。
「ベイズ推論による機械学習入門」「ベイズ深層学習」著者
確率モデル、深層学習、強化学習、データサイエンス、人工知能、汁なし担々麺、ねこ ＊発言は個（略