実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

【機械学習】ランダムフォレストを理解する

ノイズのある教師データを用いた機械学習に関する研究サーベイ

機械学習の重要なアプローチ：ベイズ理論

一般的な時系列のモデリング＆予測に、機械学習系の手法よりも古典的な計量時系列分析の方が向いている理由を考えてみた（追記あり）

効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Arts Blog

ディープラーニングで動画に自動でモザイクをかける「ディープモザイク」作ってみました - karaage. [からあげ]

Foundations of Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

ニューラルネットワークと深層学習

ディープラーニングの力で結月ゆかりの声になってみた | Hiho's Blog

Word2Vec のニューラルネットワーク学習過程を理解する · けんごのお屋敷

わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita

グラフ構造を畳み込む -Graph Convolutional Networks- - Qiita

機械学習 はじめよう：連載｜gihyo.jp … 技術評論社

LSTMネットワークの概要

VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (2) - 人工知能に関する断創録

GitHub - caffe2/caffe2: Caffe2 is a lightweight, modular, and scalable deep learning framework.

機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI

不均衡データに対するClassification

ChainerとRNNと機械翻訳 - Qiita

画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research

CapsNetについての調べ - Qiita

animeface-character-dataset

ベイジアンネットワークを使ったウェブ侵入検知 - WAF Tech Blog ｜ クラウド型 WAFサービス Scutum 【スキュータム】

The limitations of deep learning

MakeGirlsMoe - Create Anime Characters with A.I.!