機械学習学び始めて1ヶ月で取り組んだこと
Advent Calendarに初参加します。
機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019のカレンダーが埋まっていると思っていたんですが、空いていたので急遽書くことにしました。
経緯
今後の案件に備えて2019年12月から本格的に勉強始めました。理系の大学出ているので数式見てもウッとはなりません。
学習の流れ
以下の順に学習しました。
- 統計
- 機械学習
- DeepLearning
- TensorFlow ← 最近
統計を予め理解しておいたほうが、ML/DeepLearningを簡単に理解できそうかなーと後々Kaggleやりたいなーというところから統計を始めに学習しました。
実際に、回帰あたりの最小二乗法とかの話を理解しておけば、DeepLearningで損失コストを最小にしていく流れもスッと理解できるのではないかなーと思っています
統計
統計WEBを利用しました。リンクは下記参照
大学で確率の期待値・分散・分布あたりの証明はやった記憶があるんですが、実際にどういうことに利用されているかの認識はなかったので、結構楽しかったです。（もっと早めに学習しておけばよかった、、、）
一通りやったあと、scipyを利用しつつpythonで問題解きつつ、pythonの使い方とかもざっくり覚えました。基本的にはGoogle Colaboratory使ってました。便利 :smile:
機械学習
『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』から入りました。
機械学習全般の知識を身につける目的でした。写経しつつ取り組みましたが、かなりいい本だと思います。
DeepLearning
『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』を読みました。
実際にゼロから作るので
- 活性化関数
- 損失関数
- 誤差逆伝播法
あたりはかなりわかりやすいと思いました。
TensorFlow
DeepLearningがかなり面白そうなので、TensorFlow使ってみよう！みたいになりました。
簡単にtutorialやった後は、CycleGANのチュートリアルから自前で用意した画像に合わせて学習させて遊んでます
今後
今後はKaggleのコンペに参加を目標にやろうと思ってます :thumbsup:
参考
WEB
書籍
amazonのリンクです
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