機械学習/DeepLearning 勉強日誌 - There's no accounting for life.

機械学習、DeepLearningについて自分がここまでどういう勉強をしてきたか、

現在はどういう事をしてスキルアップしようとしているかを主にまとめました。

機械学習の基礎については主にオンライン学習コースを受講して勉強しました。

（大学生時代も講義で少し学ぶ機会はありましたが、プログラミングなど実践的な部分はほぼ未経験でした）

で実際にプログラムを書きつつ、基本を学びました。

これらの講義は理論ガチガチという感じではなく、どちらかというと直観的に機械学習やディープラーニングについて学ぼうというスタンスとなっています。

なので講義動画や課題は全て英語なのですが、それほど難解なものではなく、個人的にはスッと入ってきやすい内容になっていて素晴らしいと感じました。

講師のAndrew Ng先生の人柄の良さにも惹かれ、この分野に心奪われるきっかけとなりました。

Courseraの課題も終盤に差し掛かり、もっと機械学習メインに、データクレンジング、スクレイピング、NLPなどについても学びたいなと思っていた頃、たまたまTwitterで目に入ったのがAidemyのオンライン学習コースでした。

当時仕事でPythonを使う機会がほぼなかったので、スキルアップも兼ねてちょうど良いだろうと考え、思い切って申し込んでみたのです。

自分の現状のスキルに合わせて、学びたい分野をある程度決めると、自分用にカスタマイズされたコースカリキュラムが用意されて、それに沿って学習を進めていきます。

（僕の場合はとりあえずあらゆる事を学びたかったので、提案されたものを片っ端からカリキュラムに組み込んでもらいました笑）

毎週プログラミング課題を提出し、丁寧な採点付きで返ってきます。

また、わからないことがあればチャットやオンラインメンタリングで質問すればメンターの方が対応して下さいます。

講義や課題は結構やりがいのある内容になっていて、毎日ちょっとずつでも集中してやっていかないとついていくのが大変でした。

しかし、提出した課題が「とてもよくできています！」と褒められて返ってくるとものすごく自信が付きますし、オンラインメンタリングでは貴重な技術的な話も聞けたりと、得るものは大きかったと感じます。

初回オンライン面談の時には代表の石川聡彦さんが登場されて、いきなり緊張してしまったのを覚えています。

ちなみに現在もPremium継続プランに加入しており、まだ勉強中の「強化学習」の講義に少しずつ取り組んだりして利用させていただいております。
aidemy-premium.net

が主催する、日本初のディープラーニングの資格試験を受けるべく以下の本を読んで勉強しました。

結果は無事合格でした！

とりあえずデータを触って、実践プログラミングすべく、

に挑戦してみました。

最終結果は1488人中900番台と渋い結果でしたが、kaggleコンペ初挑戦で、

データ整形、モデル選びなど、工夫することでスコアが上がっていく面白さを知ることが出来ました。（詳しくは別の日記でまとめようと思います）

また、世界には見習うべき優秀なデータサイエンティスト達がこんなに沢山いるのかと非常に良い刺激を受け、自分はまだまだひよっこだと痛感させられました。

もっとコンペに積極的に参加して、先輩方のコードを勉強しつつ、自分もハイスコアを取れるよう努めていきたいと思います。

GPU環境のDeepLearning用サーバーを自分で用意して、そこで実験したり、アプリ開発したりとかしてみたいなと考え中です・・・(予算が。

道を道とす可きは、常の道に非ず。（老子　第１章）

道は人々が思う以上に、険しく、深い。

これから自分が歩む道もまた、決して楽な道ではないだろう。

だからこそ、自身で歩む道は自身で決め、誇りを持って歩いていきたい。

Tnb