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「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -」を修了した

nabeen

昨日に引き続き、キカガクの Udemy 講座を修了した。本日は中級編。

こちらも初級編と同じく 4 時間ちょいの講座で、以下の内容が学べる。

  • 線形代数
  • 重回帰分析
  • 重回帰分析の実装
  • 実データで演習
  • 統計
  • 外れ値・スケーリングを考慮した重回帰分析

初級編と同様に 1.75 倍速で見たが、コーディングが間に合わずにちょいちょい止めてたので、初級編よりは少し時間がかかった。まぁそれでも 3 時間半もあれば十分に見切れると思う。

所感

実装の箇所以外は、まぁある程度知った知識だったので、うんうんそうだねーって感じで特に難しいと感じる部分はなかった。いくつか公式の紹介もあったんだけど、このへんの行列周りの公式は、The Matrix Cookbook というものにまとめられているらしい。ちらっと見たけど、めちゃくちゃたくさんの公式が掲載されていて、そっ閉じした。

実装の部分に関しては、前段で手計算で算出した式を使って重回帰分析をするだけではなく、実務に即した感じで、scikit-learnを使ったり、seabornで可視化したりするコーディングもあったりして、ここは結構楽しく取り組めた。

この冬休み期間中にだいぶ数学関連の本を読み漁ったので、そろそろ数学的な部分に関しては飽き始めていたんだと思う。このタイミングでscikit-learnに触れられたのはよかったし、実際scikit-learnで実装すると、ほぼコーディングレスと言ってもいいくらいな感じで推論まで行うことが出来た。数値演算ライブラリの恩恵がとてもよくわかって、今後に生かせると思う。

P.S.

今日までにやった一連の学習を通して、pandasnumpyseaborn/matplotlibscikit-learnあたりを使いこなせれば、機械学習入門としては雰囲気実務に生かせるレベルになりそうな気がする。

3 月分くらいまではまだ技術書などを中心としてインプットメインでやっていくが、その後は Kaggle などを通して実際にコーディングを中心に進めていくつもり。まぁその前にもやる気があれば手を付けていくと思うけど、機械学習は今までの WEB エンジニアとは全く異なるスキルになるので、結構楽しめてやれている。

そろそろ冬休みも終わって、本業ではまたあんまり楽しくないコーディングをやらないといけないので、機械学習に割ける時間は激減するけど、今年の抱負を達成できるように粛々と知見をためていこうと思う。