【実践】機械学習 #01

【実践】機械学習

-#001-

環境/前提

・教科書：ゼロから作るDeepLearning　斎藤 康毅著

・Eclipse + PyDev

・PC　AspireV5122P

・Python経験：初〜中級程度
・オブジェクト指向プログラミング：初〜中級程度

・行列計算経験初〜中級程度

・GitHub

・GitKraken

実践

判定結果→←読み込み画像

１-３章までで

・ニューラルネットワークて　なんぞ？

・重み、バイアスって　なんぞ？

・「機械学習」って　なんぞ？

↑といった、ことがテンポよく理解できて、「深層学習の基礎を理解した気」になれますｗ

ニューラルネットワークの、重みやバイアスのパラメータを、「自動的に算出する手法」が、機械学習のすごいトコなんですよ、と。

ソースコードもダウンロードできるため、実行環境さえ整えれば、コードを１行も書くこと無くディープラーニングを体験することが可能になっています。

４章まで理解したら、アトはマシンパワー使って学習をブン回せば、それなりに最適化された重み＆バイアスマップ＝学習結果が手に入るんでしょ？　っていう認識。

反省

数値の読み取りの他にどういった実装が出来そうか、考えるのが楽しみ。

テストデータと教師データを用意するのが大変そう。