あさのひとりごとスマートフォン用の表示で見るあさのひとりごと3日坊主にならないように、全力を尽くします。記事は個人のひとりごとです。所属する組織の意見を代表するほど、仕事熱心じゃないです。HOMEBooksProfileこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。Hatebuちまたでは、機械学習がブームのようです。時代についていけていません。機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。いうことで「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで!と決めています。そもそも機械学習に興味関心があるわけではないやらなければならない他の仕事がある家事育児が優先なので、すこしでも無理すると続かないためです。「人工知能で想像もできない未来が、、、」みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょうからなにをやったか、そのログをまとめました。動画は耳からも情報が入るので、新しく始める分野の勉強にはいいかもしれません。入る前に、PyCharmのインストールや数学の基礎やPythonの基礎などもあるのでほんとうに初めて触る人にはお勧めできます。NNの基礎や誤差逆伝播法なども解説があります。私は、ほぼ知っている内容だったので、途中は端折っています。機械学習でとても有名なオンライン講座です。Octaveという言語を使い、機械学習の理論と実装を学べる講座です。他の人が、素晴らしいブログを書かれているので、内容はそちらで。数学の基礎知識がほぼ無くても受けられるので、数学嫌いな人にはおすすめです。途中なのですが、地味に進めたいと思います。ビジネスでどう活用するか、という一歩進んだ内容の講座です。私は、まだビジネスで、、、というレベルまで達してないのでもう少し修業を積んでから受けたいと思います。続いて、読んで手を動かした本です。私は、そもそもPythonが苦手なので、まずは苦手意識を克服しようとPythonの実装の練習が出来るかなと思って買いました。機械学習をベースにPythonで実装してみる、という本なので入門にはおすすめです。半日もかからないです。理論を数学的な観点から、丁寧に解説されています。ベストセラーなのは納得です。数学は嫌いではないので、そういう方におすすめです。gihyo.jp「ゼロから作るDeepLearning」ディープラーニングの入門書です。Pythonでゼロからディープラーニングを作りながら仕組みを勉強できます。ディープラーニングの基礎や、誤差逆伝播法やCNNなどあります。数学のかなり易しいレベルまで解説があるので、苦手な人や忘れてしまっている人にはお勧めです。上記のCourseraの講座もそうですが、偏微分とは?みたいなものもあります。講座内でDockerを使っていることもあって、サポートとして参加させていただきました。Academy非常に、分かりやすい!!!講座です。機械学習の理論の丁寧な丁寧な説明があります。受講するには、大学1年生レベルの数学の知識と、Pythonのコードが読める必要があります。理系大学を卒業して、なにかしらのプログラミング言語が読み書きできる方であればどなたでも大丈夫だと思います。(逆にそうでない方は、しっかりと予習が必要です)次回は6/29(木)で、4月中旬から募集開始予定なので効率よく機械学習の理論を勉強したい方は、ぜひー。Dockerや環境構築などのサポートをさせていただく予定なのでよろしくお願いします。アウトプットというのをふまえて、この2か月半での成果です。■TensorFlow/Magentaの同人誌を書くTensorFlow/Magentaは、ディープラーニングでアートを生成するプロジェクトです。このMagentaを使って音楽を生成するしくみやノウハウなどをまとめた「Signal」というタイトルの同人誌を出します。NN/RNN/LSTMなどの理論や、実際にMagentaを使って音楽を生成する手順などを約40ページでまとめています。先生がしっかり書いて、それを私が読んで理解して動かすという感じです。初回の記事を寄稿させていただきました。来月はAndroidアプリ、その次はTensorFlowを使ったなにかを予定しています。記事の内容うんぬんではなく「たった2か月たらずの勉強で連載を始めてしまうという、メンタルの強さ」が鍛えられたという、とても大きな成果があったと考えています。■機械学習で遊んでみた勉強だけだと飽きるので、サンプルを動かしてみたり改造して機能追加してみた程度のものをいくつか作ってみました。同人誌では、TensorFlow/Magentaを使って音楽を生成していますがMagentaはアートも生成できます。いうわけで、私のアイコンを生成してみました。Pi3でTensorFlow/Kerasを使った物体認識を試してみました。学習済みモデルInceptionV3をRaspberryPiで動かしています。カメラモジュールの精度が悪く、写真そのものが綺麗に取れないんですが、なんとか認識です。AndroidとTensorFlowでMNISTこちらは、Android上でMNISTの手書き文字認識を行った例です。APIをつかったOCRの例です。Servicesの画像認識APIであるFaceAPIをつかった顔認識の例です。ドキュメントも豊富でとても使いやすい感じです。これから買ったもののまだ読みきれてない本、終わってない講座があるので、まずはそれをサボらず進めたいと思います。仕事でやっているのでインプットしたものを、少しでもアウトプットしなければいけないわけですがう~~~~~~~~~~~~ん、難しい。データサイエンティストの方がすごい情報を発信しているわけなので。私は、たまたま数学がそんなに嫌いではなかったのと、良い先生たちが身近にいたので機械学習に入門しよう!という心理的&技術的ハードルはそれほど高くなかったわけですが数学が嫌いな人や、なにから手を付けようという人は、とてもしんどいんじゃないかな~と。機械学習を始めるうえで、ぜったいにはずせない重要かつ基礎的なところである「機械学習はじめたい人のための大学1年生の数学超入門」みたいな連載をゆっくりペースで始めたいな~とおもっています。応援メッセージが届くなど情報発信は、だるいわけです。ここ最近AWSの本を読んでくださったエンタープライズな方からファンレターをいただくことが増え、とてもありがたいなと思っています。あと、Twitterでまほうのことば「ナビエストークス」と呟くと、その筋の人から「Dockerの本読みました!」とDMが届いたりして、めちゃくちゃ嬉しい。これは、本当にテンションが上がります。紙でメッセージをいただくこともあります。そうじもやってるよ!!!というわけで、無理のない範囲でインプットしたものを、整理しながら情報発信していければなと思っています。ASA.はてなブログをはじめよう!dr_asaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。