機械学習の勉強方針
いよいよ明日から出社なのに親知らずを抜いた腫れがおさまらない。。。
今の勉強の方針としては
①数学の基礎固め
・線形代数
・微積分
無印はきつかったので大学基礎数学をやってから(一か月で終わらせられれば・・・)
初めから学べると評判の大学基礎数学線形代数キャンパス・ゼミ (高校数学から大学数学へ!スムーズに実力UP!)
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無印を通読
スバラシク実力がつくと評判の線形代数キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる!
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スバラシク実力がつくと評判の微分積分キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる!
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使わなさそうな部分は飛ばして、的を絞って勉強
・確率・統計
前に統計学をちょっとやった蓄積が多少あるので、持っているやつで勉強すればいいかなという感じ
統計学 改訂版 (New Liberal Arts Selection)
- 作者: 森棟公夫,照井伸彦,中川満,西埜晴久,黒住英司
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・集合・位相
とりあえずでこれを読む
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これだけやっておけば、後は機械学習の勉強と並行して時々に応じてインプットすればいいかなと
気になるのは
- 作者: 金谷健一
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②機械学習を一通り勉強(教師なしまで一気に)
・courseraのMachine Learning
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あとは有名どころとして
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③興味に応じてより狭く深く
定番のDeep Learningは
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
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- 作者: 岡谷貴之
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有名なCNN(Convolution Neural Network)は
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~
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自然言語処理はこれ?
深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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としてやっていこうと思う
機械学習の勉強をしながら時々に応じて数学を補うというのもありだけど、自分自身の数学の基礎が怪しすぎるため機械学習の勉強がうまく進まないというのがある
あといい機会なので一通り線形代数・微積分はやってしまいたいというのもあります
仕事をやりながら、今年のうちにkaggleに挑戦できるようになれれば・・・