ディープラーニング事始め
新年、上半期のテーマをディープラーニングとして勉強していくことにします。
画像識別を中心として、話題のTensorFlowにも触れていこうと思います。
正直、TensorFlowの使い方を勉強すれば、目標達成してしまいそうですが、深い理解を得るべく、機械学習、深層学習と基本的な部分から学んでいく予定です。
最初のメイン教本が、ゼロから作るDeep Learning。
オライリーから出版されており、一時期Amazonで品切れになった、人気の書籍です。
電子工作と同じく、知識ゼロからのスタートですので、「ゼロから作る」という点も良さそうです。
本書を発見し入手してから読書会にも参加（リモートですが）しましたが、序盤の部分に参加できておらず、理解が浅い部分があったので、改めて勉強します。機械学習には線形代数なるものが必要らしいですが、文系だった自分には意味不明の用語ですので、こちらも必要に応じて勉強していきます。これについては、プログラミングのための線形代数でカバーしていきます。プログラミングのための、って付いていれば、数学でも頑張れそうな気がします。
メイン教本を読み終えたところで、機械学習のオンライン講座「Courseraの機械学習コース」を受講する予定です。
全11週あるらしいですので、2カ月程度はかかるでしょうか。まとまった時間があれば良さそうですが・・・。
結局、機械学習がやりたいのか、深層学習がやりたいのかって話ですが、深層学習を理解するためにも機械学習の知識は必要だと思います。
電子工作よりもネタが少ないですが、復習やまとめといった意味で書いていこうかと思います。
ラズパイですが、年末に日本製ラズパイを購入しました。信頼性が高いことを期待して、裏で改めて弄っていこうと思います。
- ゼロから作るDeep Learning を読む
- Courseraの機械学習コース を受講する
- 自前で画像認識をやってみる
- TensorFlow などのフレームワークを利用してみる
というのが、目標となります。
その他、モチベ維持のために、気晴らしで電子工作をしてみたりします。
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