こんにちは、エンヂニアです。
最近機械学習の勉強を始めました。2018年の目標の一つです。
本ブログは、オーストラリア在住資源開発系エンジニアによるあれこれブログと銘打っています。「あれこれ」と言っても「機械学習」の投稿なんて言うのはさすがに趣旨がずれます。読者層違いすぎますよね。オーストラリア全然関係ないですから。
とは言え折角なので、Python及び機械学習のど素人の学習の記録を、躓きポイントという形で公開することで、似たような境遇の人達に少しでもお役に立てるのではないかと思い、本「躓きポイント解説」投稿シリーズを始めることにしました。
もう少し具体的には、エンヂニア同様に、以下の様に感じてる方々が対象となります。
- 機械学習・ディープラーニング・AI、最近よく聞くけど中身がさっぱり分からない
- 自分でやってみたいけど、どこから手を付けてよいか、どうやって学習したらよいか分からない
- 機械学習ライブラリの充実したPythonを使うと良いらしいことは分かった。他言語でのプログラミング経験はあるからPythonを効率的に学びたい
最後のポイントですが、逆に言うと、プログラミング経験ゼロの人には特段配慮していません。これは重要なポイントなので強調しておきます。
各種検討の結果、機械学習の中でもまずはDeep Learningに焦点を絞って勉強することとしました。理由は、過去にニューラルネットワークを利用した経験はあり、イメージがつかみやすかったからです。
学習には書籍「ゼロから作るDeep Learning」(斎藤康毅 著、オライリージャパン)を選びました。理由は、Deep Learningに関するものであり且つ手を動かしながらPythonも同時に学べるからです。
本書籍を使って勉強した際にこういう点が素人的には分かりにくかった、もう少し詳しく説明してほしかった、という点を記録し、説明を試みることが本投稿シリーズの目的になります。Deep Learningの基礎、数学的な面は丁寧に説明されていると思いますが、Pythonコードの説明は完全素人のエンヂニアには不十分でしたので、そこに焦点を当てたいと思います。
当然ですが、本書の中身を掲載することが目的ではありませんから(中には明らかにコピペしすぎの違法サイトありますね)、あくまで当該書籍を購入して学習する方々にとって、躓いた点を調べる際に参考になるサイトを一つ増やす、と言う趣旨になります。
尚、使用するOSはWindows 10 Home (64-bit)になります。
最後に一点、上記の「プログラミング経験ゼロの人には特段配慮していません」と言う点に関連してですが、これは何もエンヂニアが配慮していないだけでなく、そもそも「ゼロから作るDeep Learning」は、そのような読者層を想定していません。
ゼロから作る、と言っても当然限度があり「プログラミング経験ゼロから」、という意味ではないわけです。
それでは、Python素人だから分かる「ゼロから作るDeep Learning」の躓きポイントの記録と解説を試みて行きたいと思います！