小さく始めて、小さく続ける。小さく始めて、小さく続ける。機械学習を始めたいが機械学習を勉強したいと思っている人は多いのではないでしょうか。勉強するための書籍の種類が多いWeb上の教材が多い学習コースの種類が豊富ということから、どうやって始めれば良いのか分からないという人は少なくないと思います。今日は、トップダウン型ボトムアップ型という2つの勉強法を紹介します。機械学習に取り組むきっかけになればと思います。トップダウン型まずは、トップダウン型で機械学習に取り組む方法です。これは、簡単に言うとゴールから始めてみる学習法です。前提知識の習得にあまり時間をかけずに、とりあえずサンプルのプログラミングコードを動かしてみることから始めます。順番としては、Pythonの代表的なライブラリで動かす機械学習のサンプルコードを使ういくつかサンプルコードを動かす中で、興味がある部分を見つける興味が出たポイントを重点的に勉強するという形です。QiitaGitHubなどで、機械学習のサンプルコードを探します。そのコードを使って一度自分で機械学習を試すところから始めます。プログラミング」といった形で検索すると、サンプルコードを紹介している入門書がたくさん出てきますので、書籍も参考にできます。自分で試してみるというところがポイントです。いくつかサンプルコードを自分で試していく中で、おおまかにコードの中を見ていきます。この段階で、機械学習の基本となるアルゴリズムやキーワードを目にすることが多くなります。ロジスティック回帰ディープニューラルネットワークなどです。その中で、そもそもこれって何だこのワードは何を意味しているのかといった疑問が湧いた部分を、調べていくというのがここからのステップです。するおすすめの書籍が必ず出てきます。疑問に思った箇所を...ということを、プログラミングコードを自分で動かすことと合わせて繰り返していくのがトップダウン型の勉強法です。勉強を始める最初の段階で、機械学習のイメージができる自分の興味関心に合わせて勉強を続けて行きやすいというメリットがあります。最初に、とにかく自分で機械学習を動かしてみる。その時はプログラミングコードの中身を理解していなくても良い。いう考え方で勉強を始めるので、機械学習のイメージがしやすいです。ああ、詳細はまだわからないけど、だいたいこういう形で動かせるのか、と体験できることで、これからの勉強の最終ゴールが俯瞰できるということです。一度サンプルコードで機械学習を体験した後も、基本的には自分が興味を持った箇所に焦点を当ててブレイクダウンしていくので、勉強が継続しやすいです。デメリットトップダウン型で機械学習の勉強をする場合、デメリットもあります。体系立てて勉強できないということです。動かしてみる自分の興味関心に沿って、それぞれの詳細を深く勉強していくという勉強法では、どうしても、勉強の範囲が、虫食い的なものになります。網羅的に系統立てて勉強したい場合は、次に紹介するボトムアップ型の取り組みが有効です。次に、ボトムアップ型で機械学習に取り組む方法です。この方法は、いわゆる積み上げ型の勉強法です。従来の学校教育や学習コースのカリキュラムでも多く採用されている方法なので馴染みがある人も多いと思います。前提知識を一つずつ勉強していき、最後に機械学習をプログラミングで実行できるというイメージです。前提知識を勉強それらの知識を統合して、機械学習のコードを書き、実行するという形です。scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどが挙げられます。前提知識は自明のように感じますが、そう単純ではありません。今自分が理解できている部分まで一から積み上げる必要はありません。機械学習に必要な前提知識を把握する必要があります。次に、それらを一つずつ勉強していきます。講義動画などの教材で取り組んでいきます。最後にそれらの知識を総動員して、機械学習のコードを実装する、という流れがボトムアップ型での勉強です。体系立てて勉強できる機械学習の基礎知識についてある程度網羅できるというメリットがあります。必要な要素を、ピラミッドの下の段から積み上げるように、コツコツ進めていきます。そのため、体系立てて勉強できます。結果的に、虫食い的な知識の習得というよりは、網羅的に機械学習の領域をカバーできます。時間がかかるということです。積み上げていく要素は多いです。これは、機械学習に様々な領域(数学、確率、プログラミングなど)が関係しているためです。必然的に、一つずつ積み上げていくのに時間を要します。前進していくことに抵抗がある人は、途中で機械学習の勉強を止める可能性が高くなってしまいます。今日は、機械学習の勉強法として対照的なトップダウン型ボトムアップ型の方法を紹介しました。全員にこちらがお勧めだとは言えないのですが、それぞれのメリットデメリットと自分の特性を見て判断すると良いと思います。最後に、第3の方法として、トップダウンとボトムアップを組み合わせるという方法を紹介します。両者は組み合わせて使うことができます。そこからは、ボトムアップ型で勉強ボトムアップ型で勉強を始めて挫折しそうになったら、トップダウン型に切り替えるなどです。万人にとって正しい機械学習の勉強法はありません。それぞれの勉強法の特徴を理解して、状況に合わせて取り組み方を見直していけば、きっと機械学習の勉強は続けていけると思います。コピーtudukeruをフォローするtudukeru小さく始めて、小さく続ける。ディープラーニングの技術や応用は目を見張る勢いで発展しています。取り扱われることが多いですが、ディープラーニングに関連する論文も多数出ています。ディープラーニングとPythonのエコシステムの発展は目覚ましいです。取り組みたい、と思った時の始め方の一例を紹介します。今では、プログラミング学習やプログラミング教育の重要性が広く知られるようになり、色々な場面で、その必要性が取りざたされています。教育といっても、その目的は様々です。Linuxはご存知でしょうか。Linuxは、簡単に言えばWindowsと同じようなOSの種類です。いう人は少なくないでしょう。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。最近のコメントアーカイブ2021年8月2021年3月2021年2月2021年1月2020年12月2020年11月カテゴリーUncategorized小さく始めて、小さく続ける。小さく始めて、小さく続ける。最近のコメントアーカイブ2021年8月2021年3月2021年2月2021年1月2020年12月2020年11月カテゴリーUncategorizedタイトルとURLをコピーしました。