いう機械学習スタートアップに転職しました。年が経ち、ソフトウェアエンジニア兼マネージャとしてなんとかやっていっています。前職では機械学習とは全く関連の無いソフトウェア開発業務を担当していたので、転職後にほぼゼロベースで学んでいます。転職してからどんなソースを使って学んでいるのかを紹介します。昨今、私のようにゼロから機械学習をやっていこうという人も多いでしょう。同じような境遇の方の参考になればと思います。機械学習の中でも深層学習に注力していることもあり、本記事の内容も深層学習メインの話になります。Coursera入社して即座に深層学習関連のプロジェクトに配属されたので、なにはともあれこの深層学習という未知の技術を使えるようになる必要がありました。なるボリューム感のある内容になっており、コースは連続した内容になっています。講義の質が非常に高いです。後半は日本語字幕が無いことに途中で気づくも、気合で乗り切りました。使った演習が必修で、深層学習のコーディングについても手を動かして学べます。一連のコースを修了し、以下のことを学習しました。ニューラルネットワークモデルの学習の仕組み。使ったものはある程度読めるようになったと感じました。実験を回してうまくいかなかった場合に、どのハイパーパラメータをどの程度変更すべきなのか、そもそもネットワーク構造を変更すべきなのかというところも考えられるようになってきました。ヶ月くらいかけてゆっくり取り組みました。サイン付き修了証がもらえるおまけつきです。使ったソースコードが読めるようになったので、興味のあるプロジェクトのソースコードを読んで実験してみることにしました。個人的に、音楽とゲームに深層学習を適用することに興味があったので、以下のようなプロジェクトのコードを読みました。主導する、音楽に深層学習を適用するプロジェクトの集合です。自動作曲や、音色のシンセサイズなどわくわくするプロジェクトが多く含まれます。使い作曲の実験をしたりしました。音楽はできたものの結果は芳しくなかった...。ゲームエンジン上で深層強化学習エージェントを学習させるためのライブラリです。