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機械学習を始めるための第一歩

けんご
October 20, 2017

 機械学習を始めるための第一歩

けんご

October 20, 2017
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  1. 機械学習のイメージ プログラマが考える機械学習 • 数学必須? • 難しそう? • 人工知能? 理論 わからん

    遠い世界 数学 ムズすぎ というイメージを捨てます 機械学習をはじめる
  2. 機械学習を理解する パターン(ルール)の発見 機械学習の本質 • パターン(ルール) = 未知のパラメータ (  や などの未知数) •

    現実問題に応用する場合はパラメータ数がとても多い。重みと言う場合もある。 • データから未知のパラメータを探索 • 発見されたパラメータによる予測/推測 a b
  3. 機械学習を理解する パターン(ルール)の発見 機械学習の本質 • パターン(ルール) = 未知のパラメータ (  や などの未知数) •

    現実問題に応用する場合はパラメータ数がとても多い • データから未知のパラメータの探索 • 発見されたパラメータによる予測/推測 a b これがイメージできる ようになることが大事
  4. 理論と実装のギャップ • 実際は勾配法や正則化の実装などしない • from sklearn import linear_model • この1行に先人たちが実装してきたいろんな理論が詰め込まれている

    • 理論解説には登場しなかった多くの前処理 • 欠損値処理、異常値除去、正規化、白色化、など… 機械学習を実装する 実装までの道のり