機械学習学習(7)
7日目。
昨日は一日さぼってしまった。かといって今日2日分やるのも悪癖化するきっかけとなるので、ペースは変えないようにする。
今日の学び
・FEテキスト
→chapter3-1,3-2論理演算とベン図、そして論理回路の概要。
大学で習った内容に近いので、そこまで引っかかることはない。
・ML_week1_最急降下法
→再急降下法のアルゴリズムに対する直感的理解。学習率と導関数項の部分について、アルゴリズム上でどのような役割を果たしているかを図によって理解した。
・python教本lesson29
→ファイルの追記方法。
明日したいこと
・FEテキストchapter3終了
・ML_week1_再急降下法修了
・python教本lesson30
機械学習学習(5)
5日目。
今日の学び
・基本情報chapter2-1,2-2
→補数の概念と計算、論理シフトと算術シフトについて。
・Machine learning_week1 cost function
→今日は目的関数のパラメータに切片が加わった場合の目的関数の概形、特にパラメータが増えた場合に目的関数がどのように形を変え、目視で分かりにくくなっていくかといった内容、そして目的関数の最小値を計算するアルゴリズムの必要性に回帰した。
・python教本lesson26
→辞書を利用した複数データの処理。cでいう構造体に似た感じ。内容が重めだったので今日は１chapterだけにした。
明日したいこと
・FE(基本情報)chapter2の終了
・ML_week1_parameter learning
・python教本lesson27,28
機械学習学習(4)
4日目。
今日の学び
・基本情報技術者テキストchapter0,1終了
→一日一chapterペースで読んでいく。今日は2進数から基数変換のやり方まで。
・Machine learning_week1_cost function（目的関数）
→今日は目的関数の定義と、切片0のときの目的関数の求め方まで。
目的関数とは、要するに教師あり学習における線形回帰の直線グラフを求めるための関数で、複数のプロットされた点を線形の関数としてなるべく正確に表した関数（？）。
・python教本lesson24,25
→for文とif文。少し難しくなってきたが概念としてはcと同じなので関数の使い方をおぼえればok という感じ。
明日したいこと
・Machine learning_week1_cost function続き
・基本情報テキストchapter2
・python教本lessson26,27
機械学習学習(3)
3日目。
今日の学び
・machine learning_week1_model representation
→今日からweek2と勘違いしていたが、まだweek1で昨日はintroductionが終わっただけだった。今日は３日目にしてモチベーション低下気味だったので控えめに10分弱の動画を1つ見ただけでcourseraは終わり。モデルの表現について。教師あり学習の入力と出力を結び付ける関数について定義づけのようなもの。比較的優しい内容だった。
・python教本課題22,23
→こちらも無理せず2つだけ。モチベーションが低いなりに10分程度でできるものなので続けられそう。主にメソッドの使い方。print関数とformatメソッドの組み合わせを用いて練習。
・基本情報技術者のテキスト＆過去問購入
→秋の10月に基本情報技術者検定を受けようと思う。ネットで調べたところ、100－200時間の勉強時間を必要とするらしいので、今から毎日1時間で約120時間の勉強時間を得られそう。なかなかしんどそうではあるがある程度予備知識はあるのでコツコツやっていきたい。
明日したいこと
・machine learning_week1続き
・python教本課題24,25
・基本情報技術者勉強
機械学習学習(2)
2日目。
今日の学び
・Machine Learning_week1を修了
→Supervised learning（教師あり学習）とUnsupervised learning（教師無し学習）について学んだ
教師あり学習は、サンプルデータとデータに対するその答え（？）を与えられてそこから新しく与えられたデータについて分類したり答えを予測したりするもので、教師無しは与えられたサンプルデータ群を構造化して分けるようなもの。説明するのは中々難しい。
・python教本の課題*２
→5つ課題を達成する予定だったが、これを毎日続けるのはそこそこモチベーションの維持が難しいので1日2つに変える。これでも1か月以内にすべての課題をクリアできるのでok。
・超AI入門ー松尾豊 の読み込み
→「人工知能は人間を超えるのか」と共に以前買ったもので、少しずつ読み進めていく。こちらも教師あり学習、教師無し学習について取り上げていた。
明日したいこと
・Machine Learning_week2に取り掛かる
・python教本課題*２
・超AI入門を読み進める
