【体験】機械学習の最短経路学習(1)

機械学習の勉強法を検索して以下の記事を見つけました。

数学を避けてきた社会人プラグラマが機械学習を始める際の最短経路
1年前の記事ですが、今の自分にぴったりの記事なので早速、体験してみます。
daxanyaさんありがとうございます。


詳細は元記事を見て頂いて、私のやるべきことは以下の2点。
 1.お勧めの線形代数の本で勉強する

 2.Machine Learningコースを受講する(英語の講義を日本語字幕で聴講)
   MOOC 101:Coursera で授業を受けよう(1)アカウントの作成・授業登録
   Stanford University Machine Learning with Andrew Ng
    コースのシラバス
     1. Introduction (イントロダクション)
     2. Linear Regression with One Variable (1変数の線形回帰)
     3. Linear Algebra Review (線形代数の復習)
     4. Linear Regression with Multiple Variables (多変数の線形回帰)
     5. Octave Tutorial (Octaveの説明)
     6. Logistic Regression(ロジスティック回帰)
     7. Regularization(正規化)
     8. Neural Networks: Representation(ニューラルネットワーク:表現)
     9. Neural Networks: Learning(ニューラルネットワーク:学習)
     10. Advice for Applying Machine Learning(機械学習を適用するためのアドバイス)
     11. Machine Learning System Design(機械学習システムデザイン)
     12. Support Vector Machines(サポートベクターマシン(SVM))
     13. Unsupervised Learning(教師無し学習)
     14. Dimensionality Reduction(次元削減)
     15. Anomaly Detection(アノマリー検出)
     16. Recommender Systems(レコメンドシステム)
     17. Large Scale Machine Learning(大規模機械学習)
     18. Application Example: Photo OCR(応用例:写真からのテキスト抽出)

  全部で11週間のプログラムです。

 期限がなくお金も払っていないので途中でやめちゃう人が多いとのこと。学習の様子は随時レポートします。それをモチベーションに取り組みます。

スポンサーリンク

シェアする

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

フォローする

スポンサーリンク

コメント

  1. sana より:

    私は大学時代、あろうことか理系(農芸化学)のくせに、偏微分も微分方程式も、名称しか知らないまま卒業出来てしまいました。統計・確率とコンピューターだけは先生に恵まれたため、算数で出来る統計・確率や、コンピューターソフトのイロハを習うことが出来たのですが。そして、卒業後は今で言うところの大手IT企業に就職しました。最初の1年余りでプログラマとしての実力は、充分つけることが出来ました。しかしその後は上司にめぐまれず、SEとしてはほんの少し働いただけです。それから社外の某保険会社で、飼い殺しのごとく不毛な日々が続きました。具体的には、その会社のプログラマのレベルが余りにも低かったため、内部設計という名で日本語によるプログラミングを約1年半つづけました。その後いきなり移動で、プロジェクトリーダーをやることになったのです。もう、どうしようもなくて、長い間、会社で涙を流しながら働き続けましたが、もう限界だと思い、無念でしたが27歳の時に結局4年半で退職し、その後はずっと専業主婦をしています。
    もう間も無く53歳になりますが、今日の体験談を読んで、今からでも諦めることは無いように思えました。いまのところ、義務や趣味もあるので直ぐには難しいですが。
    長文失礼しました。ありがとうございます。

%d人のブロガーが「いいね」をつけました。