カテゴリー別アーカイブ: Machine Learning

機械学習をもう少し勉強したかった

今年は、機械学習に関してしっかりと取り組もうと思った一年でした。

年初から本を読み、数学的知識の少なさを嘆きながら数学の参考書も入手したりしました。

フリーソフトではじめる機械学習入門
荒木 雅弘
森北出版
売り上げランキング: 47,611

 

本を読み終えたのちに、何するか悩んだ挙句に手を出した Coursera が失敗した。

Machine Learning – coursera
https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

機械学習を勉強するうえで結構有名なこのコース。
期日的な縛りは「目標・目安」という形で設けられているものの、実質的には自分のペースで学習できます。
ツールも MATLAB 等を使うことが出来る権利が付いていたりと充実。
確かに色々なところでお勧めされるだけはあります。

ただ・・・

基本的に英語なんですよね。
日本語字幕は出せるのですが、字幕を読みつつ講義を見るのは結構神経を使います。
本来ならば。教授の声を耳で聞きながら講義を受けることになるので、声と画像の両方を目でこなす分疲れるんですよね。
たぶん。

いや・・勉強しだすと眠くなるという私自身の問題も多分に含まれていますが。

さらに、講義に関しては字幕があるのですが、それは「声」に対する字幕なので
文字情報だけの内容に関しては自分で訳す必要があります。
そう、設問(テスト)です

設問の意図が思うように受け取れないレベルの英語力ではここがネックになって間違え続けます・・・。
通常であれば文脈で語彙力不足を補うところを、テストとなるとひっかけっぽい言い回しがあると簡単に引っかかってしまいます。

そのあたりで疲れちゃって途中で止まっているんですよね・・・。
このあたりが情けないところですが・・。

学習の仕方も、基本的に通勤時間中に動画を見ながらのみになっていたのでしっかりと自分のものに出来ていない点は問題。
もう少し自分なりにまとめたりとか、ちゃんと勉強しないといけませんね

さて、来年こそは頑張るぞ!っていうことは簡単だけど、自分で詰まったところに対策立てないと同じように失敗するだけ。

結局、理解が追いつかないままに進めてしまうが故に、途中で断念してしまう。
英語がダメならば、字幕だけを先に一通り目を通すなりなんなりと、対策を取りながら。
そして、学んだことを整理しながら進めないといけませんね。

なんとかせな

気がつけば11月

あっという間に11月。
今年も残すところ2ヶ月を切ってしまいました。

今年も色々と挑戦してみようと思い、手をつけてみたものの今の所身になったものが余りないという、
なんだったんだろうという感じがする一年になってしまいそう。

ゲームは楽しいんだけど、一年の成果がゲーム内のレベルアップだけではちょっと寂しすぎやしないか 2015年。

というわけで、2ヶ月を切ってしまってはいるものの、何かしら形に残せないかを考えてみないとな

一番有力な候補としては機械学習に関して。
本も少し読んでみたりしたものの、その先がなかなか続かない。
COURSERAの機械学習コースを受けたのが結構痛かった。
英語を聞きながらの機械学習講義はやっぱり厳しいですね。

形に残すという意味においてはなかなか難しい分野ではあるけれど、
それができたらこの先の弾みにもなることは間違いないと思っている。

さしあたって、もう一度本を読み返してみるところからかな?

機械学習入門を読んだ。。。?

すっかりブログを書く頻度が落ちてしまってきている今日この頃ですが、生きてます。

さてはて、GWくらいからチマチマと読み進めていた「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読み終えました。

フリーソフトではじめる機械学習入門
荒木 雅弘
森北出版
売り上げランキング: 4,301

長かった。。。

機械学習という分野に関しては全くの門外漢だったので、全てが新鮮と言えば新鮮な内容でした。
しかし、やはりポンポンと現れてくる数式に関してはちんぷんかんぷん。
ただ、「機械学習というものはどういうものなのか」を大雑把に把握することはできた気がします。
ぶっちゃけ、読み進めただけで演習問題はやっていないのでこれに関しては試したいところ。

機械学習に関する話で共通するのは数学的な知識が必要ということかな。
でも、新たな学習アルゴリズムを作り出す訳でないのであれば、実はツールを使うことでそれらは省略することができるんじゃないのかな〜。。。なんて甘いことを考えている。

結局のところ、機械学習という分野に強くなりたいのではなく、学習結果から得る知見だったりを得ることが目的なので、そこのところは履き違えないようにしたいですね。
いや、その分野に強いに越したことはないのは多分確かでしょうけれど。

という訳で、最後まで読んでは見たものの全然身についていないので、
演習なり実データなりを使って弄ってみないとなぁ。
それか別の本を読む形をとるか。

どう転んでもいいように、数学の知識はある程度押さえておいたほうがいいと思い、こちらをポチった。

キーポイント線形代数 (理工系数学のキーポイント 2)
薩摩 順吉 四ツ谷 晶二
岩波書店
売り上げランキング: 7,957

いやー。まるで大学受験が始まるような気分だ。
もう、全然微分積分とか覚えてないしやばいぞー。
本当に理系の大学を出たのかしら、私は。