機械学習を学ぶ
この記事のまとめ
- 機械学習の勉強を始めるにあたって私が取った行動について
背景
私自身はネットワークエンジニアなのですが、これからの時代、ネットワークもIT化が進んでいくため、ITエンジニアの端くれにでもならねば食べていけなくなりそうな予感があるため、流行りもあって興味本位で機械学習を勉強しようと思います。
どうやって学ぼうかと思っていろいろ調べていると下記がよさそうなので、並列で少しずつ学んでいきたいと思います。
coursera Machine Learningコース
まず一つ目は、courseraのMachine Learningのコースです。
courseraはスタンフォード大学のコンピューターサイエンスの教授らが始めた団体で、一部無料でオンラインの授業を受講することができ、こちらのMachine Learningのコースも無料で受講でき、非常に評価が高いコースです。言語は英語ですが日本語字幕を表示させることもできるため、英語が苦手という方でも受講できると思います（ただし、確認テストはすべて英語です…）。全部で11週分（1週あたり2時間程度）のコースがあり、機械学習全般のことについて幅広く基礎を学ぶことができます。
とりあえず、2週間分やってみましたが、基礎の基礎から解説があるので非常にわかりやすい印象です。
ゼロから作るDeep Learning
二つ目は、オライリージャパンから販売されている「ゼロから作るDeep Learning」です。
こちらも非常に評価の高い1冊で、Amazon.co.jpでは現在ベストセラー1位表示になっております(2017.1.24現在)。先ほどのコースは幅広く機械学習一般の知識を学べますが、こちらは深層学習(Deep Learning)に焦点をあて、その基礎から学べる1冊です。また、データ解析用に広く使われているpythonを使って、実践的に学べることが特徴です。
こちらも少し読んでみた感想として、コードが書かれていることもあって実践的に理解ができそうな雰囲気はありますが、深層学習に焦点をあてているため、どういうときにどういうアルゴリズムを使うべきかなどを広く知ろうと思うと、courseraのMachine Learningのコースのようなものと並行して勉強した方がよさそうな感じがあります。
当面の学習目標
これから勉強をし始めようというものですが、将来的に本気でアルゴリズムの開発などをやるつもりはなく、機械学習のプラットフォームを使いこなせることを目標に学んでいこうと考えております。
今のところ考えている目標のプラットフォームとしては、オープンソースで使い勝手がよさそうなJubatusを対象に考えています。 Jubatusに実装されているアルゴリズムの概要を理解し、どのような状況でどのように使えばよいかを理解できるように学習を行っていきたいと思います。
それでは、学習の途中経過などちょくちょく更新していきたいと思います。
今回は以上です。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
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