【機械学習】メモ - 2018/10/20以降の勉強の仕方メモ

おつです。パーセプトロンと重回帰分析を勉強したんだが、それ以降どうしよっかなあと思いがちなので勉強の仕方をメモする。

イマイチ決めきれない理由

勉強の仕方をイマイチ決めきれない。多分理由は簡単で、初心者向けの教材がもうないからだ。今まではキカガクさんのUdemy講座をやったり、『アヤノとミオの〜』をやっていて、これらはめっちゃ丁寧なんだが、次のテキスト（ニューラルネットワークとか？）となった時に優しい奴がない。俺は基本的に数学の教養がないし、ニューラルネットワークの本を買っても結局わからなかった、みたいなのが心配。
それに、ウンウン悩んでモチベーションが落ちるのも嫌だ。ワガママボーイ（アラサー）。

で、進め方

俺が分かんなくてイライラするパターンは、勉強していることが全体の中でどの位置にあるか分からない時だ。なので、それを解消できそうなテキストを選んだ。あと、お仕事の都合もあるので最短経路でやる。

①仕事で使いそうな技術をピックアップ
イチから全部勉強しても面白いとは思うんだが、いかんせん納期がある。機械学習の中でもどのジャンルを使いそうか、目星をつけて勉強する。勉強に使うのは次の書籍。

②とりまチュートリアルする
順番悩んだが、チュートリアルする。

③scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

これはなぜか家にあった。
機械学習のいろんな手法が章立てで解説されており、全体からの位置が分かりやすそうだった。また同じくオライリーの『ゼロから作るディープラーニング』もみてみたんだが、深層学習だけ、みたいなのだと前提知識を俺が身につけているか不安だったのでやめた。

④チュートリアル振り返り
振り返りも大切

⑤仕事で実践
実践だホイ！

⑥その他面白そうな書籍
・『仕事ではじめる機械学習』

仕事ではじめる機械学習

これは良さそうだった。理論だけじゃなくて、どんな風に機械学習のプロジェクトが進められるのか、という話。合間に読みたい。

以上！！頑張るホイ！！！