どきんちゃん 2020/07/22投稿 経過0件 二重 二重埋没法 二重埋没法 3年ほど前に一度埋没手術を行いましたが、左目の食い込みが浅くなり、左右非対称になってしまった カウンセリングでわたしの要望をしっかりと聞いてくださった上で、様々な提案をしてくださいました。 いろいろなパターンの二重ラインを作ってくださり、イメージが湧きやすかったです。 知り合いがドクター松井クリニックで埋没と目頭切開の手術をしており、ドクターの人柄や手術中の痛みが少ないことを聞き、興味を持ちました。更に、DT後の目がとても綺麗だったこともあり、ドクター松井クリニックに決めました。 2回目の手術とはいえ、緊張で心臓がバクバクしていましたが、受付の方が緊張を和らげてくださいました。 ドクターが手術ギリギリまで二重ラインの確認をしてくださり、安心でした。 3年前の埋没手術が痛過ぎて軽くトラウマだったため、笑気麻酔を行い、体がフワフワ〜グラグラ〜と。 その間にドクターが局部麻酔をしてくれましたが、すこーーーし痛いくらいで感覚はほぼ無かったです。 手術が終わるまでドクターと雑談し、緊張はありませんでした。 時々引っ張られる感覚はありましたが、全然耐えれる痛さで感動しました!
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ドクター松井クリニックに目頭切開をしに行こうかなって思ってます 口コミがほとんどなく2012年の悪い口コミばかりで心配になったのでドクター松井クリニックで目頭切開の手術を受けた方に質問です ブログに乗ってる写真のようにならず傷口が残るのか? 左右非対称になってしまうのか? 先生の対応は悪くてあまり話を聞いてもらえないのか? (希望をいってもそのとおりにならないなど) ↑2chにいろいろ載ってました 技術が低いDrだと蒙古襞を切り取る系の目頭切開をしてしまうので、形がパンチでくりぬいたみたいになってしまいます。 名医を選択して頂ければ極細糸、傷跡クリーム、傷跡を少なくするお薬(半年程度服用)などを使って傷跡を最小限にしてくれます。 具体的なクリニック名に関しては知恵袋ではトラブル回避のために控えさせていただきます。 まずはドクターの専門分野や所属学会と研究内容、さらには術式を見て判断するのが宜しいかと思います。 また病院の管理体制(手術時間や麻酔科標榜医がいるかなど)も併せてチェックされることをおすすめいたします。 上位3%の名医が失敗確率5%未満です。 美容整形の名医相談所 山口より ※プロフィールに書いた通り、美容整形は『名医の条件』『医師の学会研究』『失敗しないカウンセリングのコツ』『傷跡を最小限にするコツ』を理解しなければ失敗のリスクがあります。 ※知恵袋上では、クリニックの良し悪しを評価しておりません。 1人 がナイス!しています ThanksImg 質問者からのお礼コメント ありがとうございます! 調べなおしてみますm(__)m お礼日時: 2016/8/12 9:57
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 人気の書籍ですので、読まれている方の中でも知っている方多いかと思います。 ニューラルネットワークをpythonで実装しながら仕組みが学べます。 後半、ディープラーニング(CNN)も実装します。 TensorFlowやKerasなどのフレームワークを普段使っているが、ディープラーニングの仕組みがわかっていない方には必ず読んでおきたい書籍です。 また数学の知識が必要になりますが、書籍内でも簡単には触れています。 2. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 先ほど紹介したゼロから作るの続編です。 自然言語処理の内容で、word2vecやRNN/LSTMの分野をpythonのライブラリを使っている方で仕組みを理解したい方は是非読んでおきたい書籍です。 こちらも、数学の知識が必要になります。 3. 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ ディープラーニングライブラリKerasを使ってプログラムを実装していきます。 数式が多少出てきますが、大半がpythonのプログラムなので、数学力が なくても読み進められます。 CNN、GAN、RNN、LSTM、Q-learningなどの範囲を扱っています。 4. 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) AIってなに?ディープラーニングってなに?って方向けの書籍で、人工知能の歴史も踏まえて知りたい方にオススメの書籍です。 あとで紹介します、G検定公式テキストと合わせて読むとより理解が深まります。 人工知能や機械学習、ディープラーニングの概論を知りたい方は是非ご一読ください。数学の知識不要で読み進められます。 5. 【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 - Qiita. Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 機械学習プログラミングを始めたい方にオススメの書籍です。 scikit-learnを使って進めていきますが、数学の知識はなくても読み進められます。ですが、pythonの文法基礎、numpy、matplotlibなどの機械学習プログラミングでよく使うライブラリの基礎もある程度知っているとスムーズに理解できるかと思います。 6. scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 数学の知識必要で、内容もかなり充実しています。 大変オススメの一冊で、理論と実装を体系立てて身に付けられます。 全て読むのはなかなか重いですが、機械学習エンジニアを目指されているのであれば本書の内容は是非理解して欲しいです。 7.
『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』Sebastian Raschka著 本書は機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。 48. 『深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)』岡谷貴之著 本書はいま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説しました。 49. 『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』斎藤康毅著 本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。 50. 『機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書)』瀧雅人著 本書は『深層学習』の入門版というものです。 51. 【初学者向け】データサイエンスにオススメの本80冊！ | Octoparse. 『イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 』山下隆義著 本書はディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。 52. 『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会) 』近代科学社 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編し、今までの到達点・今後の課題を具体的な研究成果と共に書いたものです。 53. 『深層学習』KADOKAWA AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書です。 54. 『強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 』森村哲郎著 本書は強化学習で必要になる数理を広くカバーしました。 55. 『強化学習』Richard 、Andrew rto著 本書は強化学習の基本的な考え方から、関連アルゴリズム、応用例までを網羅しており、初学者から先端的研究者までを対象とする一冊です。 56. 『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)』高村大也著 本書は機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅しています。 57. 『自然言語処理 (放送大学教材)』黒橋禎夫著 本書は自然言語処理に関連する主要なトピックスがコンパクトにまとまっています。 58.
パターン認識と機械学習入門勉強会 全23回 - YouTube
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