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【体験】機械学習の最短経路学習(1)

投稿日:2016-07-25 更新日:

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。

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